Analyser les données avec Data Studio dans Autonomous AI Database

Utilisez l'analyse de données dans Data Studio pour analyser les tables et les vues analytiques dans Oracle Autonomous AI Database. L'outil Analyse de données vous permet de créer des vues analytiques avec des métadonnées multidimensionnelles, de créer des analyses et des rapports à partir de ces vues analytiques, d'inspecter des tables, de générer des rapports SQL et de visualiser les résultats des interrogations au moyen de vues tabulaires, de tableaux croisés dynamiques, de graphiques et d'analyses connexes.

Cette rubrique fournit un point d'entrée pour comprendre quand et comment utiliser l'analyse de données dans Data Studio avec une base de données Autonomous AI Database. Pour un aperçu détaillé de l'analyse des données, des vues, des tables et des flux de travail connexes, voir la documentation de Data Studio.

Quand utiliser l'analyse de données

Utilisez l'analyse de données lorsque vous voulez un moyen guidé et visuel d'inspecter, de modéliser, d'interroger et de produire des rapports sur les données stockées dans une base de données autonome d'IA.

Par exemple, utilisez-le pour :

Créez des vues analytiques au-dessus des tables de faits et des tables de dimension connexes afin que les utilisateurs puissent analyser les données au moyen de hiérarchies, de mesures, de mesures calculées et d'une navigation descendante.
Créez des analyses et des rapports qui collectent plusieurs rapports sur une seule page et qui fournissent une représentation visuelle du rendement au moyen de graphiques.
Analyser les tables directement et générer des rapports SQL à partir des tables de base de données.
Inspecter et valider les vues analytiques en analysant, en modifiant, en compilant, en consultant le LDD, en supprimant, en exportant ou en vérifiant la qualité des données pour détecter les erreurs.
Utilisez des invites de langage naturel pour générer des interrogations SQL sur des vues ou des tables analytiques, au lieu d'écrire manuellement l'interrogation SQL complète.
Utilisez la fonction d'explication de l'IA pour traduire les interrogations SQL en explications en langage naturel pour les rapports basés sur SQL sur les interrogations.
Utilisez la recherche vectorielle pour rechercher du texte dans les données sources par similarité sémantique lorsque les préalables vectoriels requis sont disponibles.
Analyser les données d'une base de données autonome basée sur des feuilles de calcul avec Oracle AI Database pour Excel ou le module complémentaire Oracle AI Database pour Google Sheets, lorsque ces modules complémentaires sont installés et que les rôles requis sont accordés.

Utilisez SQL Worksheet, Oracle Analytics Cloud, Microsoft Power BI, Tableau ou d'autres outils BI lorsque vous avez besoin d'un flux de travail SQL personnalisé, d'un tableau de bord d'entreprise ou d'une consommation BI externe au lieu du flux de travail d'analyse Data Studio intégré. Pour plus de détails, voir Analyser les données avec une base de données autonome sur l'IA.

Fonctionnement de l'analyse de données avec Autonomous AI Database

L'analyse de données s'exécute à partir de Database Actions pour Autonomous AI Database. Database Actions est fourni avec chaque instance de base de données autonome avec intelligence artificielle et fournit des outils de développement, des outils de données, des fonctions d'administration, de surveillance et de téléchargement. La zone de fonctions Data Studio comprend des outils tels que Data Load, Catalog, Data Insights, Data Transforms et Data Analysis. Pour plus de détails, voir Connexion avec l'Oracle Database Actions intégrée.

La page d'accueil de Data Analysis contient trois domaines principaux :

Secteur	Utilisez-la pour
Analyses	Voir, modifier, renommer ou supprimer des analyses. Une analyse peut contenir plusieurs rapports créés à partir de vues analytiques.
Vues d'analyse	Créez, analysez, validez, exportez, modifiez, compilez, affichez les vues LDD ou supprimez les vues analytiques.
Tables	Analyser les tables et générer des rapports SQL à partir des données des tables.

Pour les utilisateurs non ADMIN, les outils Data Studio, y compris Data Analysis, requièrent le rôle de base de données DWROLE. Si la carte d'analyse de données n'est pas visible, ce rôle peut être manquant pour l'utilisateur de la base de données.

Avant de commencer

Avant d'utiliser Data Analysis, vérifiez les points suivants :

Vous pouvez accéder à Database Actions pour votre base de données d'intelligence artificielle autonome. L'accès à Database Actions est basé sur un schéma et l'utilisateur ADMIN peut activer l'accès pour d'autres utilisateurs de base de données.

L'utilisateur de la base de données dispose du rôle requis. Les outils Data Studio, y compris Data Analysis, nécessitent DWROLE pour les utilisateurs non ADMIN.
Pour utiliser l'interrogation du langage naturel ou d'autres fonctions assistées par intelligence artificielle, configurez un profil d'intelligence artificielle dans les paramètres Data Studio. Les paramètres de Data Studio vous permettent de sélectionner un profil d'IA qui contrôle la façon dont les invites en langage naturel sont traduites en instructions SQL. Voir Paramètres Data Studio pour plus de détails.
Pour utiliser l'interrogation en langage naturel, vous devez avoir accès à un compte de service d'intelligence artificielle pris en charge et à l'ensemble DBMS_CLOUD_AI. Voir Exécuter l'interrogation en langage naturel dans l'outil d'analyse de données pour plus de détails.
Pour utiliser la recherche de vecteurs dans l'analyse de données, vérifiez la base de données, ORDS, les données sources, le profil d'intelligence artificielle, les données d'identification et les préalables d'ensemble décrits dans Recherche de vecteurs dans l'outil d'analyse de données.
Pour utiliser des compléments de feuille de calcul, vérifiez les exigences des compléments. Oracle AI Database pour Excel requiert le rôle ADPUSER pour la carte de téléchargement et le module complémentaire Google Sheets requiert un accès Web et des rôles, notamment CONNECT, DWROLE, RESOURCE et ADPUSER. Pour plus de détails, voir Oracle AI Database pour Excel.

Analyse des données ouvertes

Pour ouvrir Data Analysis :

Ouvrez Database Actions pour votre base de données autonome avec intelligence artificielle.
Sélectionnez l'onglet Data Studio.
Sélectionnez Analyse de données.
Utilisez la page d'accueil Analyse de données pour utiliser des analyses, des vues analytiques ou des tables.
Sélectionnez un objet existant ou utilisez Créer pour créer une analyse ou une vue analytique.

Ce que vous pouvez faire dans l'analyse de données

Créer et gérer des vues analytiques :
- Créer des vues analytiques sur des tables de faits, générer des hiérarchies et des mesures, ajouter des sources de hiérarchie, gérer des mesures et définir des mesures calculées.
- Analyser, vérifier la qualité des données, exporter, modifier, compiler, afficher les vues LDD ou supprimer des vues analytiques dans la page d'accueil de Data Analysis.
- Activez des options telles que Autonomous Aggregate Cache, Analytic View Transparency Views et Analytic View Base Table Query Transformation lors de la création d'une vue analytique.
Pour plus de détails, voir Outil d'analyse de données.
Créer des analyses : Créez des analyses qui contiennent un ou plusieurs rapports de différentes vues analytiques et enregistrez l'analyse pour révision ultérieure. Pour plus de détails, voir Outil d'analyse de données.
Créer des rapports : Glissez-déposez des niveaux de hiérarchie et des mesures dans des rangées, des colonnes et des zones de valeur afin que l'analyse des données puisse générer l'interrogation sous-jacente et afficher les résultats. Pour plus de détails, voir Création de rapports.
Formater la sortie numérique : Formatez les colonnes numériques en nombre, en devise ou en pourcentage, et configurez des options telles que la précision, les séparateurs de milliers, l'abréviation et l'agrégation. Voir Formater les colonnes numériques dans l'outil d'analyse de données.
Créer des mesures calculées : Utilisez des modèles de calcul pour les calculs d'intelligence d'affaires courants, y compris les agrégats cumulatifs, la période précédente et future, le cumul de période, la période parallèle, le déplacement des agrégats, le partage et le classement. Voir Utilisation de modèles de calcul.
Générer du code SQL à partir du langage naturel : Utilisez l'interrogation du langage naturel pour générer du code SQL dans des vues ou des tables analytiques et voir le résultat en modes interrogation, graphique, tabulaire ou tableau croisé dynamique. Voir Exécuter l'interrogation en langage naturel dans l'outil d'analyse de données.
Expliquer SQL en langage naturel : Utilisez la fonction d'explication de l'IA pour générer une explication en langage naturel d'une interrogation SQL dans un rapport basé sur SQL. Pour plus de détails, voir Générer une explication en langage naturel à partir d'une interrogation SQL à l'aide de la fonction d'explication par l'intelligence artificielle.
Exécuter la recherche vectorielle : Utilisez les fonctions d'Oracle AI Vector Search dans l'analyse de données pour rechercher des données similaires au texte de recherche dans une colonne source sélectionnée. Voir Recherche de vecteur dans l'outil d'analyse de données.
Utiliser des outils d'analyse de feuille de calcul : Utilisez Oracle AI Database pour Excel ou le module complémentaire Oracle AI Database pour Google Sheets pour interroger les tables ou les vues analytiques Autonomous AI Database à partir de feuilles de calcul. Voir Accéder au compagnon de feuille de calcul par domaines OCI IAM.