Erfahren Sie mehr über KI-gestützte Erkenntnisse mit dem KI-Assistenten von Oracle Analytics Cloud
Oracle Analytics Cloud AI Assistant bietet einen Konversationsanalyseworkflow, mit dem Geschäftsanwender sofort Erkenntnisse aus ihren Daten mit vollständiger Datensicherheit und Governance und ohne Programmierung generieren können.
Daten sind das wertvollste Gut des 21. Jahrhunderts, und der Geschäftserfolg basiert auf datengesteuerten Entscheidungen. Traditionelle Analyse-Workflows sind jedoch oft ein einschränkender Faktor, um diese datengesteuerten Entscheidungen zu ermöglichen. Geschäftsanalysten haben oft Schwierigkeiten, analytische Dashboards in dem Tempo zu entwickeln und zu skalieren, das von Geschäftsanwendern benötigt wird. Business-Anwendern fehlt in der Regel das notwendige Verständnis für Datenmodelle und Dashboarding-Tools, um selbst Berichte zu erstellen. Führungskräfte haben Schwierigkeiten, präzise und zeitnah Antworten auf ihre geschäftskritischen Fragen zu erhalten. Oracle Analytics Cloud bewältigt diese Herausforderungen mit dem KI-Assistenten.
Oracle Analytics Cloud AI Assistant nutzt ein großes Sprachmodell, um Ihr Analyse-Ökosystem in ein einziges zu verwandeln, das darauf ausgerichtet ist, die Fragen zu stellen, die Unternehmen vorantreiben. Alle Benutzer, von Datenanalysten über Geschäftsanwender bis hin zu Führungskräften, können sich mit ihren Daten unterhalten und sofort Geschäftseinblicke generieren. Analysen sind jetzt für alle zugänglich, mit KI-gesteuerten Erkenntnissen, die in der Oracle Analytics Cloud-Plattform bereitgestellt werden, mit vollständiger Datensicherheit und ohne Programmierung.
- Stellen Sie eine Verbindung mit einer Datenquelle her
- Zum Erstellen eines Datasets
- Oracle Analytics Cloud-KI-Assistent aktivieren
- Visualisierungen mit dem KI-Assistenten von Oracle Analytics Cloud dialogorientiert erstellen
- Best Practices von AI Assistant verstehen
Durch die Nutzung eines großen Sprachmodells verwandelt der KI-Assistent das Analyse-Ökosystem in ein Ökosystem, das sich darauf konzentriert, Fragen zu stellen, die Unternehmen vorantreiben, und es Geschäftsanalysten letztendlich zu ermöglichen, aussagekräftigere Erkenntnisse effizienter zu liefern.
Bevor Sie beginnen
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf eine Oracle Analytics Cloud-Instanz haben.
Informationen zum Deployment von Oracle Analytics Cloud finden Sie unter Erste Schritte mit Oracle Analytics Cloud.
In diesem Playbook wird auch Oracle Autonomous AI Database verwendet. Produktionsbereitstellungen umfassen zusätzliche Datenplattformtools wie Datenintegration. Weitere Informationen zu den anderen Komponenten der Datenplattform:
Architektur
Die folgende allgemeine Architektur zeigt die Phasen des Datenlebenszyklus.
Die spezifischen Tools, die in jeder Phase des Datenlebenszyklus verwendet werden, variieren je nach Datentypen und anderen Anforderungen:
- Daten werden mit Integrationstools aus verschiedenen Datenquellen aufgenommen
- Daten werden in der Datenpersistenzschicht gespeichert
- Zusätzliche Tools für maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) und andere Data Science-Tools werden auf die Daten angewendet
- Oracle Analytics Cloud ist dann bereit, Geschäftseinblicke und Mehrwert über den generativen KI-Assistenten bereitzustellen
Das folgende Diagramm veranschaulicht die Architektur:
oac-ai-assist-arch-basic-oracle.zip
Im Kontext der oben genannten Datenplattform wird der Analyseworkflow für den KI-Assistenten unten angezeigt. Es wird eine Verbindung zu einer Datenquelle hergestellt, die in diesem Beispiel Oracle Autonomous AI Lakehouse ist. Nachdem diese Verbindung erstellt wurde, wird ein Dataset oder semantisches Modell in Oracle Analytics Cloud definiert. Mit diesem Datenset oder semantischen Modell wird eine Arbeitsmappe erstellt. Schließlich ist der AI-Assistent in der Arbeitsmappe verfügbar.
