Oracle presenta la nueva generación de Oracle Analytics Cloud
Incorpora la experiencia de usuario “Redwood” y añade capacidades como explicabilidad de aprendizaje automático, preparación para smart data y analítica de texto integrada.
Oracle ha actualizado su plataforma Oracle Analytics Cloud de análisis convergente con la que ayuda a las organizaciones a convertirse en data-driven.
“Con nuestras últimas actualizaciones”, explica TK Anand, vicepresidente sénior de Oracle Analytics, “ofrecemos un amplio conjunto de capacidades que potencian todo el flujo de trabajo analítico, desde la conexión a una fuente de datos, la transformación y preparación del dato, hasta su modelado y exploración para hallar conocimiento y compartirlo con otros usuarios, todo ello dentro de una experiencia rica y atractiva para ‘consumir’ estos conocimientos y actuar en consecuencia”.
“También estamos especialmente entusiasmados con avanzar hacia unas nuevas formas para compartir los datos, como infografías o historias de datos”, añade Anand. “Después de todo, esta es una plataforma extensible que permite a todos crear experiencias visuales personalizadas con poco o ningún código”.
Oracle Analytics Cloud se presenta como una plataforma única que da servicio a usuarios de negocio, analistas, ingenieros y científicos de datos ciudadanos.
Una de sus novedades es la incorporación de la experiencia de usuario “Redwood”, el nuevo estándar de los productos de Oracle, tanto para la web como para aplicaciones móviles. También ofrece una nueva app que permite encontrar rápido la información.
Otras innovaciones son la capacidad de “explicabilidad”, que aporta detalles sobre cómo un modelo de aprendizaje automático realiza predicciones, y la preparación para smart data o la identificación de problemas de calidad en los datos y usos indebidos, además de acceso a sugerencias.
Oracle Analytics Cloud viene con analíticas de texto integradas, como la extracción de tokens y el análisis de sentimiento; analítica de asociación para determinar la probabilidad de coincidiencia de artículos en una colección; analítica de la cesta de la compra, vinculada al diseño de tiendas, ofertas de cupones y ventas cruzadas; analítica de grafos para explorar relaciones entre entidades; y analítica de mapas personalizados para mejorar las visualizaciones de datos con fondos y capas de mapas.
Los conocimientos de referencia personalizados, que aplican recomendaciones automáticas, y las consultas y narrativas en lenguaje natural cierran la lista de mejoras.
