Oracle Analytics Cloud
Was ist Oracle Analytics Cloud?
Cloud-Suite für Reporting, Dashboards und Analyse. Mit OAC erstellter vordefinierter Content für Oracle's operative Systeme verfügbar (operative Analytik).
- Oracle Analytics Cloud Funktionen (BARC-Einordnung)
● = abgedeckte Funktion, ●● = Funktionsschwerpunkt
● = abgedeckte Funktion
●● = Funktionsschwerpunkt
Über Oracle Analytics Cloud
Selbstbeschreibung
Oracle Analytics Cloud Alternativen*
* Generiert auf Basis von Survey-Daten.
Oracle Analytics Cloud BARC Review & Bewertung
Anbieter- und Produktbeschreibung von BARC
Oracle ist ein globaler Anbieter von Cloud Computing für Unternehmen und bietet Software, Plattformen, Infrastruktur und sogar Data-as-a-Service an. Mit über 164.000 Mitarbeitenden ist Oracle einer der Giganten auf dem Markt.
Das Angebot von Oracle Analytics ruht auf drei Hauptpfeilern: Oracle Analytics Cloud (OAC), Oracle Analytics Server (OAS) sowie vordefinierte Inhalte und eingebettete Analytics, die mit OAC erstellt wurden, sind jetzt im Fusion Data Intelligence-Angebot zusammengefasst. OAC ist das Flaggschiffprodukt von Oracle für BI und Analytics. Die Suite läuft auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI) und kann OCI-Dienste wie Autonomous Data Warehouse nutzen. Oracle Analytics Server, die On-Premises-Version von OAC, bietet Unternehmen, die eine On-Premises-Bereitstellung benötigen oder die Plattform in anderen Clouds betreiben möchten, jährlich die Funktionen der Cloud-Plattform. Für Kunden von Oracle-Geschäftsanwendungen kombiniert Fusion Data Intelligence (FDI) vordefinierte Inhalte, die mit Oracle-Technologien wie Oracle Analytics Cloud und OCI Data Lakehouse entwickelt wurden, und stattet Kunden mit vorkonfigurierter Konnektivität zu Oracle Cloud Applications (Oracle Fusion Applications, Oracle NetSuite, Oracle Health usw.) sowie mit Optionen zur Anbindung an Daten von Drittanbietern aus. Darüber hinaus bietet das Produkt Kunden vorgefertigte KI-Modelle, die so konfiguriert sind, dass sie eine bestimmte betriebliche Aufgabe unterstützen, z. B. die Vorhersage der Auslieferung von Kundenaufträgen. Darüber hinaus wird FDI die Grundlage für eine Reihe von intelligenten Anwendungen bilden, die laut Oracle über Dashboards und Berichte hinausgehen und mit vorgefertigten Einblicken und KI-/ML-gesteuerten Empfehlungen Entscheidungen und Aktionen nach Rolle, Aufgabe und Branche erleichtern.
Oracle Analytics Cloud ist eine Plattform für Dashboards, formatierte Berichte, Ad-hoc-Berichte, Analysen, Datenaufbereitung und maschinelles Lernen. Sie bietet verschiedene Clients für verschiedene Anwendertypen. Fachanwender arbeiten in der Regel mit der modernen webbasierten Umgebung, die eine erweiterte Datenaufbereitung und benutzerdefinierte Datentransformationen über Data Flows sowie visuelle Analysefunktionen bietet. Ausgereiftere Clients wie Answers (Ad-hoc-Berichterstattung) und Publisher (für entwicklerorientierte, pixelgenaue Berichte) existieren weiterhin und wurden mit derselben Visualisierungs-Engine ausgestattet. Mobile Clients sind ebenfalls verfügbar.
Alle Clients können sich mit Oracle‘s semantischer Schicht für Unternehmens verbinden, die starke Berechnungs- und Caching-Funktionen sowie eine gemeinsame und geregelte Geschäftslogik bietet. Die Suite stellt in der Regel über native Konnektoren, OEM-Software, REST-APIs oder Standards wie OData und JDBC/ODBC eine direkte Verbindung zu den zugrunde liegenden Daten her, ohne Daten zu replizieren. Um diese Schicht zu modernisieren, hat der Anbieter einen neuen semantischen Modeler eingeführt, eine webbasierte Umgebung zur Erstellung von SMML-basierten Modellen. SMML ist eine JSON-basierte Semantic Modeler Markup Language zur Beschreibung der Objekte des semantischen Modells. Das Modell wurde auch mit Git integriert, um die Softwareentwicklung zu unterstützen und die Bereitstellung, Wartung und Versionskontrolle zu erleichtern. Darüber hinaus hat Oracle seine semantische Schicht für Anwendungen von Drittanbietern wie Power BI geöffnet. Was die Offenheit betrifft, so bietet Oracle jetzt REST-APIs für Oracle Analytics an, um Entwicklern den Zugang zu den Funktionen von OAC zu ermöglichen. Und vor kurzem hat der Anbieter ein Format für den Austausch von Stories entwickelt, das es Kunden ermöglicht, Video-GenAI-Dienste von Drittanbietern zu integrieren, um interaktive und gesprochene Geschichten mithilfe von KI bereitzustellen.
Fachanwender können die semantische Schicht verwenden, die in der Regel von technisch versierten Anwendern erstellt wird, oder ihre eigenen Datenmodelle (Datensätze) erstellen. Oracle bietet eine selbstoptimierte In-Memory-Engine an, die zum Einlesen und Zwischenspeichern von Daten verwendet wird, anstatt eine Live-Verbindung zu den Quellen herzustellen. Dies ist eine überzeugende Option zur Steigerung von Leistung und Produktivität, ohne die von der Plattform bereitgestellte Governance zu verlassen.
Mit Automated Insights und ‚Explain‘ können Anwender die automatische Generierung von Erkenntnissen auf der Grundlage von ML und NLG nutzen. Relevante Treiber, Muster und Cluster werden identifiziert und visualisiert. Darüber hinaus können Prognosen mit Hilfe von Gewichtungsalgorithmen auf der Grundlage der identifizierten Treiber erstellt werden. Mit Abfragen in natürlicher Sprache („Ask“) können lassen sich Daten ohne tiefes technisches Fachwissen analysieren, und ohne alle Datensätze durchsuchen zu müssen, die in vielen unterstützten Sprachen katalogisiert sind. Darüber hinaus wurde ein GenAI-Assistent eingeführt, der jetzt in bestimmten geografischen Regionen in begrenztem Umfang verfügbar ist.
Algorithmen für maschinelles Lernen bereits in Oracle Analytics Cloud integriert und runden das Portfolio ab. R- und Python-Skripte können eingebettet werden, um die Ergebnisse von Advanced-Analytics-Modellen zu nutzen. Darüber hinaus können in Oracle-Datenbanken eingebettete ML-Algorithmen genutzt werden, ohne dass Daten verschoben werden müssen, was die Geschwindigkeit und Flexibilität von Analysen erhöht.
Stärken und Herausforderungen von Oracle Analytics Cloud
Welche Stärken und Herausforderungen kennzeichnen das Produkt? Hier unsere BARC-Einschätzung.
Stärken
- Cloud- und webbasierte Plattform für Berichte, Analysen, Visualisierung, Datenaufbereitung und Dashboards.
- SMML-basierte semantische Schicht, die eine geregelte und vertrauenswürdige Sicht auf Daten bietet (auch für Tools von Drittanbietern wie Power BI) und durch die Integration mit Git moderne Softwareentwicklungs-Workflows erleichtert.
- Oracle bietet die Möglichkeit, für hohe Flexibilität unabhängige Self-Service-Datensätze zu erstellen und semantische Modelle für eine konsistente unternehmensweite Ansicht miteinander zu verweben.
- Automatisierte Insights auf der Basis von ML und ‚Ask‘ NLQ fördern die Akzeptanz und senken die Hürde für Fachanwender, Analytics zu nutzen, indem sie ihnen helfen, relevante Signale für die Entscheidungsfindung zu finden.
- Leistungsstarke und benutzerfreundliche Datenvorbereitung mit guter Datenprofilierung und Benutzerführung durch Empfehlungen zur Umwandlung und Anreicherung von Daten.
Herausforderungen
- OAC ist nur in der Oracle Cloud verfügbar. Kunden, die es auf anderen Cloud-Diensten einsetzen möchten, müssen OAS verwenden, das nur einmal pro Jahr funktionale Updates erhält und vom Kunden selbst verwaltet werden muss.
- Von Fachanwendern erstellte Datenmodelle können nicht ohne Weiteres in der zentralen semantischen Schicht eingesetzt werden, da die Datenmodellierungsumgebungen nur teilweise integriert sind.
- Die Integration zwischen Publisher und Visualize erfolgt nur auf Datenebene, was die Effizienz bei der Erstellung von Inhalten verringert und es Fachanwendern erschwert, die vollständige Funktionalität zu nutzen.
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