センチメント分析、キー・フレーズ抽出、言語検出などのOCI言語サービス機能を利用して、機械学習(ML)や人工知能(AI)の専門知識がなくてもデータを分析できます。

たとえば、製品のフィードバックに使用できます。電話メーカーは、新しい電話モデルを立ち上げ、顧客のセンチメントが製品に何であるかを知りたいと考えています。センチメントの大部分が負の場合、Quality Control(QC)で検出されなかったカメラの潜在的な障害を示す可能性があります。

• センチメント分析、キー・フレーズの抽出および言語検出の概要
  センチメント分析、キー・フレーズ抽出および言語検出は、現在、ローカル・ファイルからのデータのロードおよびクラウド・ストレージからのデータのロードでサポートされています。
• データを分析するパラメータ
  「設定」タブから「式の追加」を起動する場合は、パラメータを使用してモデルを構成する必要があります。
• センチメント分析の実行
  入力データのセンチメントを決定するには:
• キー・フレーズ抽出の実行
  入力データからキー・フレーズ情報を抽出するには:
• 言語検出の実行
  Data Studioでは、複数言語の検出がサポートされています。

表抽出などのOracle Cloud Infrastructure(OCI) Document Understandingの機能を使用すると、ロードしたデータから表を検出できます。

この機能を使用するためにサポートされているファイル形式は、PDF、JPEG、JPG、PNGおよびタグ・イメージ・ファイル形式(TIFF)です。

たとえば、PDF文書が採用日や給与を含むすべての従業員詳細で構成されている場合、文書の理解によって表が識別され、表構造が抽出されます。セルの行と列の関係を維持しながら、表のコンテンツを抽出します。

• 表抽出の概要
  「データのロード」ツールでは、ローカル・ファイルからのデータのロードおよびクラウド・ストレージからのデータのロードにおける表抽出がサポートされます。
• イメージからの表抽出の実行
  サンプルPDFを使用して表抽出を実行します。

GeoJSONオブジェクトは、特定のジオメトリに関する情報(ポイント、線、ポリゴンなど)とオプションのメタデータ(IDなど)を格納します。

GeoJSONファイルの拡張子は*.geojsonです。GeoJSONデータは、Data Studioのデータ・ロードを使用してAutonomous Databaseにロードできます。表にGeoJSONデータが含まれている場合、データは、SQLデータ型SDO_GEOMETRYのドキュメント・セットからGeoJSONデータを投影する列にロードされます。

GeoJSONデータを含む表のロード

GeoJSONデータを使用してData Studioで表をロードし、その設定を確認すると、GeoJSONデータの列geometryを持つ表Brazil_Geoが作成されることがわかります。

BRAZIL_GEOをロードすると、ツールによってGeoJSONオブジェクトがデータ型SDO_GEOMETRYの新しい列geometryにロードされることがわかります。

表ロードの実行後に表ロードの「詳細の表示」を実行するときに、「データ定義」タブで同じものを表示することもできます。

• GeoJSON列の空間式の追加
  Oracle Spatialは、ロケーション対応アプリケーションおよび地理情報システム(GIS)アプリケーションのユーザーが、空間データを簡単かつ自然に管理できるように設計されています。
• 空間データ分析のパラメータ
  「式の追加」を起動し、「式の追加」ウィザードから「空間式」を選択する場合は、パラメータを使用してモデルを構成する必要があります。
• 空間分析の実行
  ローカル・ファイルまたはクラウド・ストレージからデータ・ロード・ツールを使用して空間データをロードできます。
• 空間分析から生成される出力データ
  空間式を使用して列を分析すると、Data Studioによって新しい式列が生成され、更新された表に結果が保存されます。

Data Studioでは、オブジェクト・ストアからのIceberg表のロードおよびリンクがサポートされています。

このツールは、同じファイルの複数のバージョンをロードできます。

1. アイスバーグ表が定義されているクラウド・ストアの場所を選択します。この例では、OCIに格納されているICEBERGBUCKETを選択します。
   
   
   
   
   
   

   Icebergファイルを検出するには、その名前の横にIcebergシンボル
   
   
   を使用します。

2. フォルダを左側のファイル・ナビゲータにドラッグし、右側のカートにドロップします。また、このフォルダは、表のスナップショット、パーティション化スキームおよびスキーマ情報を追跡するメタデータJSONファイルで構成されます。

   カートにフォルダを追加すると、Personal Identifiable Information (PII)プロンプトで構成されるファイルの数に関する警告が表示されます。

   
   
   
   
   
   
   ノート
   
   : フォルダのかわりに複数のファイルをロードする場合、ツールは、複数のソース・ファイルから単一のターゲット表にすべてのオブジェクトをロードするかどうかを尋ねます。「OK」をクリックして続行するか、エスケープして取り消します。
3. Click Start in the data link cart menu bar.クラウド・ストアからのロードを開始するかどうかを示す通知が表示されます。「実行」を選択して続行します。
   
   
   
   
   
   
4. ロードの進行状況は、「表」および「ロードの表示」の下に表示されます。ロード後、表ロードの「レポート」および「再ロード」アイコンが表示されます。
   
   
   
   
   
   
5. Autonomous DatabaseにロードしたIceberg表を問い合せます:
   • ブレッドクラムで「データベース・アクション」をクリックします。
   • 「開発」、「SQL」の順に選択します。
   • オブジェクト・ドロップダウンから、左側のナビゲータで「表」を選択します。使用可能なビューのリストから、CALL_CENTER_PARQUET表をワークシートにドラッグ・アンド・ドロップします。
     
     
     
     
     
     
   • 使用可能な挿入のタイプを示すダイアログが表示されます。
     
     
     
     
     
     

     「選択」をクリックして、「適用」をクリックします。

   • 「実行」(ワークシートの上部にある矢印アイコン)をクリックします。このツールでは、「問合せ結果」の下に氷山データが表示されます。
     
     
     
     
     
     

Data Studioツールを使用して、AIソースからデータをロードできます。

「データ・ロード」ダッシュボードで、「データのロード」カードをクリックし、「AIソース」を選択します。

この機能を使用する前に、AIプロファイルの設定の前提条件を実行する必要があります。この機能の設定の詳細は、DBMS_CLOUD_AIパッケージの構成を参照してください。

「DBMS_CLOUD_AIを使用したAIプロファイルの構成」セクションのステップに従って、AIプロファイルを作成および構成し、この機能を利用します。

ファイル・システム・ディレクトリからAutonomous Databaseにファイルをロードできます。

表のデータにフィルタを設定して、指定したデータのみをロードすることができます。たとえば、CSVファイルのみにファイルを制限するには、ファイル拡張子フィルタに*.CSVと入力します。

ページの上部で、ファイルのロード元となるディレクトリを選択する必要があります。ページの左側にはナビゲータ・ペインがあり、そこでデータを含むディレクトリ内のファイルを選択します。ページの右側には、データ・ロード・ジョブ用のファイルおよびフォルダをステージングするデータ・ロード・カートがあります。データ・ロード・ジョブを実行する前に、そのオプションを設定できます。Autonomous Databaseには、様々なコンシューマ・グループに割り当てられた事前定義済CPU/IOシェアが付属しています。ワークロードに応じて、データ・ロード・ジョブの実行中にコンシューマ・グループを低、中または高に設定できます。ディレクトリからデータベースにファイルをロードするには、次を実行します:

1. データ・ロード・ジョブの準備: 詳細は、「データ・ロード・ジョブの準備」セクションを参照してください。
2. データ・ロード・ジョブのファイルまたはフォルダの追加: 詳細は、「データ・ロード・ジョブのファイルまたはフォルダの追加」セクションを参照してください。
3. データ・ロード・ジョブの詳細の入力: 詳細は、「データ・ロード・ジョブの詳細の入力」を参照してください。
4. データ・ロード・ジョブの実行: 詳細は、「データ・ロード・ジョブの実行」セクションを参照してください。
5. 実行後のデータ・ロード・ジョブに関する詳細の表示: 詳細は、「実行後のデータ・ロード・ジョブに関する詳細の表示」セクションを参照してください。
6. データ・ロード・ジョブから生成された表の表示: 詳細は、「データ・ロード・ジョブから生成された表の表示」セクションを参照してください。

• データベース・アクションでのディレクトリの作成
  Autonomous Databaseには、ファイルを格納できる事前構成済のdata_pump_dirがあります。ディレクトリの作成、ディレクトリの削除、およびネットワーク・ファイル・システムのアタッチを行うこともできます。

共有から表を選択できます。提供されたデータ共有をサブスクライブしてアクセスする必要があります。

シェアから表をロードするには、データ・ロード・ダッシュボードで「データのロード」をクリックします。データのロード・ページで「共有」をクリックします。「+共有プロバイダのサブスクライブ」をクリックして、共有プロバイダにサブスクライブします。

データ・ロード・ツールは、クラウド・オブジェクト・ストア内のフォルダからデータをロードし、データ・ロードの繰返しをリアルタイムにスケジュールできるようにします。これは、データ・ロード・ジョブからのライブ・フィードの作成です。

データ・ロードが完了したら、「表の作成」または「表の削除」および「新規表の作成」オプションを使用して、オブジェクト・ストア・フォルダをロードしたカート項目からライブ・フィードを作成できます。

「保存」をクリックして、データ・ロード・カートからライブ表フィードを保存および作成します。