Oracle Analytics umożliwia wykonywanie analizy podobieństwa danych za pomocą różnych modeli osadzania wektora.
Można na przykład potrzebować odpowiedzi na następujące pytania:
- Którzy pacjenci mają podobne objawy lub rekordy obserwacji jak dany pacjent?
- Którzy klienci mają profile podobne do profilu danego klienta?
- Jakie roszczenia ubezpieczeniowe są podobne pod względem profilu do danego roszczenia ubezpieczeniowego?
Jak to działa?
Oracle Database V23ai obsługuje funkcje wyszukiwania wektorowego i SQL umożliwiające obliczanie odległości między wektorami, która służy do kwantyfikacji stopnia podobieństwa między rekordami danych. Oracle Analytics używa funkcji wyszukiwania wektorowego w tle w celu wykonywania analizy podobieństwa zbiorów danych.
Zagadnienia dotyczące wydajności
Czas przetwarzania analizy podobieństwa będzie się zmieniał w zależności od następujących czynników:
- Liczba wierszy w źródłowym zbiorze danych.
- Liczba kolumn wybranych do użycia w przepływie danych. Należy pamiętać, że nie wszystkie kolumny znajdujące się w źródłowym zbiorze danych będą używane w modelu analizy podobieństwa.
- (Specyficzne dla Oracle Autonomous Data Warehouse) Liczba ECPU przydzielonych do instancji Oracle Autonomous Data Warehouse.
Limit czasu przepływów danych wynosi maksymalnie 2,5 godziny. Ten limit określa ilość danych, które można przetworzyć. Dodatkowe szczegóły można znaleźć w sekcji poświęconej parametrom.