Oracle Analytics Cloud-KI-Assistent bereitstellen

Die folgenden Schritte zeigen, wie Sie Dashboards im Dialog mit dem AI-Assistenten vollständig entwickeln können, indem Sie die Notwendigkeit umgehen, auf einzelne Datenelemente oder Konfigurationseinstellungen zuzugreifen.

Mit etwas mehr Zeit und Aufwand können diese Dashboards zu hochglanzpolierten Berichten entwickelt werden. Letztendlich überträgt der KI-Assistent die Macht der KI in die Hände von Geschäftsanalysten und hilft ihnen, aussagekräftigere Erkenntnisse effizienter als je zuvor zu liefern.

So stellen Sie den KI-Assistenten von Oracle Analytics Cloud bereit:

1. Stellen Sie eine Verbindung zur Datenquelle her:
   1. Klicken Sie oben rechts auf der Oracle Analytics Cloud-Homepage auf Erstellen.
   2. Klicken Sie auf Verbindung, um mit dem Erstellen einer Verbindung zu einer Datenquelle zu beginnen.
      Oracle Analytics Cloud kann Verbindungen zu allen wichtigen Datenquellen sowie zu generischen JDBC-(Java Database Connectivity-)Datenquellen herstellen. In diesem Beispiel wird eine Verbindung zu Oracle Autonomous AI Lakehouse hergestellt.
   3. Geben Sie die Verbindungsdetails für die Datenquelle ein, und klicken Sie auf Speichern.
      Eine Meldung zeigt an, dass eine erfolgreiche Verbindung hergestellt wurde. Beziehen Sie sich im Falle eines Verbindungsfehlers auf die angezeigte Fehlermeldung, um das Problem zu identifizieren und zu beheben. Das häufigste Problem bei Verbindungen ist ein falsches Passwort.
2. Erstellen Sie ein Dataset oder semantisches Modell:
   1. Klicken Sie auf der Oracle Analytics Cloud-Homepage auf Erstellen und dann auf Dataset oder Semantisches Modell.
      Der AI-Assistent kann für Datasets und Themenbereiche des semantischen Modells aktiviert werden. Dieser Leitfaden wird mit Datasets demonstriert.
   2. Wählen Sie die im vorherigen Schritt erstellte Datenquellenverbindung aus.
   3. Blenden Sie die Datenbankschemas auf der linken Seite ein, wählen Sie die gewünschten Tabellen aus, und ziehen Sie sie per Drag-and-Drop in den Editor.
      Oracle Analytics Cloud erstellt automatisch Joins zwischen Tabellen basierend auf den Daten in jeder Tabelle. Verwenden Sie das Join-Diagramm, um die Datenstruktur nach Bedarf zu ändern.
   4. Blättern Sie mit den Registerkarten am unteren Bildschirmrand durch die einzelnen Tabellen, um das Dataset weiter vorzubereiten. Oracle Analytics Cloud verfügt über ein umfangreiches Set an Tools für die Datenaufbereitung, einschließlich eingebetteter KI-Funktionen, mit denen Datentransformationen und Erweiterungen vorgeschlagen werden können. Nachdem das Dataset vorbereitet wurde, klicken Sie auf Speichern, und kehren Sie zur Homepage zurück.
3. Aktivieren Sie die Indexierung, damit der AI-Assistent die Anforderung des Benutzers dem zugrunde liegenden Datenmodell zuordnen kann:
   1. Suchen Sie das Dataset auf der Homepage oder im Datenkatalog, und klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf, und wählen Sie Prüfen aus.
   2. Klicken Sie links im Fenster "Prüfen" auf Suchen, und stellen Sie sicher, dass der Wert für Datenset indexieren für entweder auf Assistent oder Assistent und Homepage fragen gesetzt ist.
      Die Indexierungskonfiguration kann automatisch festgelegt werden, indem Sie auf Empfohlene Indexeinstellungen verwenden klicken, oder sie kann manuell angepasst werden.
   3. Geben Sie für jede Spalte im Dataset nach Bedarf Synonyme an, um zusätzliche Begriffe bereitzustellen, mit denen Endbenutzer das zugehörige Datenelement identifizieren können.

      Beispiel: Sie können number of deals als Synonym für eine Spalte Deals hinzufügen. Dies verbessert die Fähigkeit des KI-Assistenten, die erwartete Ausgabe über eine breitere Palette von Eingabeaufforderungen zu liefern

   4. Klicken Sie nach Abschluss der Konfiguration auf Jetzt ausführen, Speichern, und kehren Sie zur Homepage zurück.
4. Erstellen Sie eine Arbeitsmappe:
   1. Klicken Sie auf der Homepage von Oracle Analytics Cloud auf Erstellen und dann auf Arbeitsmappe.
   2. Wählen Sie das oder die Datensets aus, die in der Arbeitsmappe verwendet werden sollen, und klicken Sie auf Zu Arbeitsmappe hinzufügen.
      Mehrere Datensets können in einer Arbeitsmappe kombiniert werden. Dies wird in dieser Dokumentation veranschaulicht.
   3. Klicken Sie oben auf der Seite auf die Registerkarte Daten, um mehrere Datasets zu kombinieren. Einige Übereinstimmungen können automatisch vorgenommen werden.
      Um Übereinstimmungen zu erstellen, bewegen Sie den Mauszeiger zwischen zwei Datasets, bis eine Zeile angezeigt wird. Klicken Sie auf die Zeile, und wählen Sie aus, welche Spalten zwischen den beiden Tabellen übereinstimmen sollen. Bearbeiten Sie vorhandene Übereinstimmungen, indem Sie auf die Zeile zwischen den Tabellen klicken.
   4. Klicken Sie anschließend oben auf der Seite auf die Registerkarte Visualisieren.
5. Verwenden Sie den AI-Assistenten:
   1. Klicken Sie auf der Seite "Visualisieren" in der Symbolleiste in der oberen rechten Ecke der Seite auf das Sternsymbol.
      Dadurch wird ein Fensterbereich mit Watchlists, AI Insights und dem AI Assistant eingeblendet.
   2. Entdecken Sie auf Wunsch die KI-Einblicke.
      Diese Erkenntnisse werden durch eingebettete KI-Prozesse in Oracle Analytics Cloud erstellt und sind für die Daten in der Arbeitsmappe eindeutig
   3. Klicken Sie auf die Registerkarte Assistent.
   4. Der KI-Assistent ist für die dialogorientierte Interaktion mit den Daten in einer Arbeitsmappe konzipiert. Die folgenden Schritte beziehen sich auf ein Dataset, das Risikokapitalabschlussinformationen enthält. Stellen Sie unbedingt Fragen, die für Ihre Daten relevant sind. Für das Deal-Dataset können wir zunächst den Assistenten fragen:

      What would you analyze in these datasets to gauge venture capital interest?

      Der Assistent antwortet mit einigen Ratschlägen, die den Ansatz des Benutzers bei der Analyse der verfügbaren Daten unterstützen.

   5. Um mit der Analyse von Daten zu beginnen, können wir den AI-Assistenten um Folgendes bitten:

      What were the deal values by year?

      Gibt ein Liniendiagramm mit dem Gesamtwert der Geschäfte im Zeitverlauf nach Jahr zurück.

   6. Sie können das vorherige Liniendiagramm mit der folgenden Eingabeaufforderung ändern:

      Add field country code and change chart type to stacked area.

      Dies behält den Kontext des vorherigen Diagramms bei, führt jedoch weitere Details ein und verfeinert das visuelle Element durch einen gestapelten Flächendiagrammtyp.

   7. Um diese Visualisierung zur Leinwand hinzuzufügen, zeigen Sie mit der Maus auf das Diagramm, und klicken Sie auf das Symbol Hinzufügen (Pluszeichen).
   8. Um diese Analyse weiter zu entwickeln, können wir den KI-Assistenten um Folgendes bitten:

      Can you tweak that to look at years and industry and make it a line chart again?

      Dieser Prompt behält den Gesamtwert der Geschäfte bei, tauscht die Länderaufschlüsselung in die Branche aus und kehrt zu einem Liniendiagramm zurück. Dieses Liniendiagramm hat jetzt aufgrund der Aufschlüsselung nach Branche mehrere Linien. Fügen Sie diese Visualisierung mit derselben Methode wie im vorherigen Schritt zur Leinwand hinzu.

   9. Der KI-Assistent kann mehr als nur Diagramme erstellen. Sie können folgende Eingabeaufforderung angeben:

      Change the chart type to a language narrative.

      Dieser Visualisierungstyp nutzt die Generierung natürlicher Sprache, um eine Textaufschlüsselung der Daten aus dem vorherigen Diagramm auszugeben. Fügen Sie diese Visualisierung der Leinwand hinzu.

   10. Um eine Kartenvisualisierung zu erstellen, können Sie den AI-Assistenten wie folgt fragen:

       Show me a map of deals per capita by country code

       Fügen Sie die resultierende Map zur Leinwand hinzu.

   11. Sie können das Layout der Leinwand neu anordnen, indem Sie Visualisierungen per Drag-and-Drop verschieben und deren Größe ändern.