Daten mit Data Studio in einer autonomen KI-Datenbank analysieren

Verwenden Sie die Datenanalyse in Data Studio, um Tabellen und Analyseansichten in Oracle Autonomous AI Database zu analysieren. Mit dem Tool "Datenanalyse" können Sie Analyseansichten mit mehrdimensionalen Metadaten erstellen, Analysen und Berichte aus diesen Analyseansichten erstellen, Tabellen prüfen, SQL-Berichte generieren und Abfrageergebnisse über tabellarische, Pivot-, Diagramm- und zugehörige Analyseansichten visualisieren.

Dieses Thema bietet einen Einstiegspunkt für das Verständnis, wann und wie Datenanalysen in Data Studio mit einer autonomen KI-Datenbank verwendet werden. Einen detaillierten Überblick über die Datenanalyse, zugehörige Ansichten und Tabellen sowie Workflows finden Sie in der Data Studio-Dokumentation.

Wann wird die Datenanalyse verwendet?

Verwenden Sie die Datenanalyse, wenn Sie eine geführte, visuelle Möglichkeit zum Prüfen, Modellieren, Abfragen und Berichten von Daten wünschen, die in einer autonomen KI-Datenbank gespeichert sind.

Beispiele:

• Analysenansichten erstellen über Faktentabellen und zugehörige Dimensionstabellen, damit Benutzer Daten über Hierarchien, Kennzahlen, berechnete Kennzahlen und Drilldown-Navigation analysieren können.

• Erstellen Sie Analysen und Berichte, die mehrere Berichte auf einer einzelnen Seite erfassen und eine visuelle Darstellung der Performance über Diagramme und Diagramme bereitstellen.

• Analysieren Sie Tabellen direkt, und generieren Sie SQL-Berichte aus Datenbanktabellen.

• Analysenansichten prüfen und validieren, indem Sie DDL analysieren, bearbeiten, kompilieren, anzeigen, löschen, exportieren oder die Datenqualität auf Fehler prüfen.

• Verwenden Sie Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, um SQL-Abfragen für Analyse-Views oder Tabellen zu generieren, anstatt die vollständige SQL-Abfrage manuell zu schreiben.

• KI Explain verwenden, um SQL-Abfragen in Erklärungen in natürlicher Sprache für SQL-basierte Berichte zu Abfragen zu übersetzen.

• Vektorsuche verwenden, um nach Text in Quelldaten nach semantischer Ähnlichkeit zu suchen, wenn die erforderlichen Vektorvoraussetzungen verfügbar sind.

• Analysieren Sie autonome KI-Datenbankdaten aus Tabellen mit Oracle AI Database for Excel oder dem Oracle AI Database-Add-on für Google Sheets, wenn diese Add-ins installiert sind und die erforderlichen Rollen erteilt werden.

Verwenden Sie SQL Worksheet, Oracle Analytics Cloud, Microsoft Power BI, Tableau oder andere BI-Tools, wenn Sie einen benutzerdefinierten SQL-only-Workflow, ein Unternehmens-Dashboard oder eine externe BI-Nutzung anstelle des integrierten Data Studio-Analyseworkflows benötigen. Weitere Informationen finden Sie unter Daten mit Autonomous AI Database analysieren.

Funktionsweise der Datenanalyse mit einer autonomen KI-Datenbank

Die Datenanalyse wird über Database Actions für autonome KI-Datenbank ausgeführt. Database Actions ist mit jeder autonomen KI-Datenbankinstanz gebündelt und bietet Entwicklungstools, Datentools, Administration, Monitoring und Downloadfeatures. Der Featurebereich von Data Studio umfasst Tools wie Dataload, Katalog, Daten-Insights, Datentransformationen und Datenanalyse. Weitere Informationen finden Sie unter Mit integrierter Oracle Database Actions-Verbindung verbinden.

Die Datenanalyse-Homepage enthält drei Hauptbereiche:

Für Nicht-ADMIN-Benutzer erfordern Data Studio-Tools, einschließlich Datenanalyse, die DWROLE-Datenbankrolle. Wenn die Karte "Datenanalyse" nicht sichtbar ist, fehlt dem Datenbankbenutzer möglicherweise diese Rolle.

Bevor Sie beginnen

Prüfen Sie vor der Verwendung der Datenanalyse Folgendes:

• Sie können auf Database Actions für Ihre autonome KI-Datenbank zugreifen. Der Zugriff auf Database Actions ist schemabasiert, und der ADMIN-Benutzer kann den Zugriff für andere Datenbankbenutzer aktivieren.

  Ihr Datenbankbenutzer hat die erforderliche Rolle. Data Studio-Tools, einschließlich Datenanalyse, erfordern DWROLE für Nicht-ADMIN-Benutzer.

• Um Natural Language Query oder andere KI-unterstützte Features zu verwenden, konfigurieren Sie ein AI-Profil in den Data Studio-Einstellungen. Mit Data Studio Settings können Sie ein KI-Profil auswählen, das steuert, wie Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache in SQL-Anweisungen übersetzt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Data Studio-Einstellungen.

• Um Natural Language Query verwenden zu können, benötigen Sie Zugriff auf einen unterstützten AI-Serviceaccount und Zugriff auf das Package DBMS_CLOUD_AI. Weitere Informationen finden Sie unter Natürliche Sprachabfrage im Datenanalysetool ausführen.

• Um Vektorsuche in der Datenanalyse zu verwenden, prüfen Sie die Datenbank, ORDS, Quelldaten, AI-Profil, Zugangsdaten und Packagevoraussetzungen, die unter Vektorsuche im Datenanalysetool beschrieben werden.

• Um Tabellen-Add-ins zu verwenden, überprüfen Sie die Add-in-Anforderungen. Für Oracle AI Database for Excel ist die ADPUSER-Rolle für die Downloadkarte erforderlich. Für das Google Sheets-Add-on sind Webzugriff und Rollen wie CONNECT, DWROLE, RESOURCE und ADPUSER erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter Oracle AI Database for Excel.

Offene Datenanalyse

So öffnen Sie die Datenanalyse:

1. Öffnen Sie Database Actions für Ihre autonome KI-Datenbank.
2. Wählen Sie die Registerkarte Data Studio aus.
3. Wählen Sie Datenanalyse aus.
4. Verwenden Sie die Datenanalyse-Homepage, um mit Analysen, Analyseansichten oder Tabellen zu arbeiten.
5. Wählen Sie ein vorhandenes Objekt aus, oder verwenden Sie Erstellen, um eine Analyse- oder Analyse-View zu erstellen.

Was Sie in der Datenanalyse tun können

• Analytische Views erstellen und verwalten:
  • Erstellen Sie Analyse-Views über Faktentabellen, generieren Sie Hierarchien und Kennzahlen, fügen Sie Hierarchiequellen hinzu, verwalten Sie Kennzahlen und definieren Sie berechnete Kennzahlen.
  • Analysieren, prüfen Sie die Datenqualität, exportieren, bearbeiten, kompilieren, zeigen Sie DDL an, oder löschen Sie Analyse-Views von der Datenanalyse-Homepage.
  • Aktivieren Sie beim Erstellen einer Analyse-View Optionen wie Autonomous Aggregate Cache, Analytic View Transparency Views und Analytic View Base Table Query Transformation.

  Weitere Informationen finden Sie unter Datenanalysetool.

• Analysen erstellen: Erstellen Sie Analysen, die einen oder mehrere Berichte aus verschiedenen Analyseansichten enthalten, und speichern Sie die Analyse zur späteren Prüfung. Weitere Informationen finden Sie unter Datenanalysetool.

• Berichte erstellen: Verschieben Sie Hierarchieebenen und Kennzahlen per Drag-and-Drop in Zeilen, Spalten und Wertebereiche, damit die Datenanalyse die zugrunde liegende Abfrage generieren und die Ergebnisse anzeigen kann. Weitere Informationen finden Sie unter Berichte erstellen.

• Numerische Ausgabe formatieren: Formatieren Sie numerische Spalten als Zahl, Währung oder Prozentsatz, und konfigurieren Sie Optionen wie Dezimalstellen, Tausendertrennzeichen, Abkürzung und Aggregation. Siehe Numerische Spalten im Datenanalysetool formatieren.

• Berechnete Kennzahlen erstellen: Verwenden Sie Berechnungsvorlagen für allgemeine Business-Intelligence-Berechnungen, einschließlich kumulativer Aggregate, vorheriger und zukünftiger Periode, Periode bis dato, paralleler Periode, gleitender Aggregate, Anteil und Rangfolge. Siehe Berechnungsvorlagen verwenden.

• SQL aus natürlicher Sprache generieren: Verwenden Sie Natural Language Query, um SQL in analytischen Ansichten oder Tabellen zu generieren und das Ergebnis im Abfrage-, Diagramm-, Tabellen- oder Pivot-Modus anzuzeigen. Siehe Natürliche Sprachabfrage im Datenanalysetool ausführen.

• SQL in natürlicher Sprache erläutern: Mit AI Explain können Sie eine Erklärung in natürlicher Sprache für eine SQL-Abfrage in einem SQL-basierten Bericht generieren. Weitere Informationen finden Sie unter Natural Language-Erklärung aus SQL-Abfrage mit AI Explain generieren.

• Vektorsuche ausführen: Verwenden Sie Oracle AI Vector Search-Funktionen in der Datenanalyse, um Daten zu suchen, die dem Suchtext in einer ausgewählten Quellspalte ähneln. Siehe Vektorsuche im Datenanalysetool.

• Tabellenanalysetools verwenden: Verwenden Sie Oracle AI Database for Excel oder Oracle AI Database-Add-on für Google Sheets, um autonome KI-Datenbanktabellen oder Analyseansichten aus Kalkulationstabellen abzufragen. Siehe Auf das Tabellen-Add-in nach OCI IAM-Domains zugreifen.