Oracle Analytics Cloud AI Assistant 배치

Oracle Analytics Cloud AI Assistant 배포

다음 단계는 개별 데이터 요소 또는 구성 설정에 액세스하지 않아도 되므로 AI 도우미와 대화식으로 대시보드를 완전히 개발하는 방법을 보여줍니다.

몇 가지 추가 시간과 노력으로 이러한 대시보드는 고도로 다듬어진 보고서로 개발할 수 있습니다. 궁극적으로 AI 어시스턴트는 비즈니스 분석가의 손에 AI의 힘을 부여하여 그 어느 때보다 더 의미 있는 통찰력을 보다 효율적으로 제공할 수 있도록 지원합니다.

Oracle Analytics Cloud AI Assistant를 배포하려면 다음을 수행합니다.

데이터 소스에 접속합니다:
1. Oracle Analytics Cloud 홈 페이지의 오른쪽 상단에서 생성을 누릅니다.
2. 접속을 눌러 데이터 소스에 대한 접속을 생성합니다.
  Oracle Analytics Cloud는 모든 주요 데이터 소스와 일반 Java 데이터베이스 연결(JDBC) 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 이 예는 Oracle Autonomous AI Lakehouse에 연결됩니다.
3. 데이터 소스에 대한 접속 세부정보를 입력한 다음 저장을 누릅니다.
  성공적으로 연결되었음을 알리는 메시지가 나타납니다. 연결 실패 시 표시되는 오류 메시지를 참조하여 문제를 식별하고 해결합니다. 연결에서 가장 일반적인 문제는 잘못된 암호입니다.
데이터 집합 또는 의미 모델을 생성합니다.
1. Oracle Analytics Cloud 홈 페이지에서 생성을 누른 다음 데이터 집합 또는 의미 모델을 누릅니다.
  데이터 세트 및 의미 모델 주제 영역에 대해 AI 도우미를 사용으로 설정할 수 있습니다. 이 설명서에서는 데이터 세트에 대해 설명합니다.
2. 이전 단계에서 생성한 데이터 소스 접속을 선택합니다.
3. 페이지 왼쪽의 데이터베이스 스키마를 확장하고 원하는 테이블을 선택한 다음 편집기로 끌어 놓습니다.
  Oracle Analytics Cloud는 각 테이블 내의 데이터를 기반으로 테이블 간에 조인을 자동으로 생성합니다. 조인 다이어그램을 사용하여 필요에 따라 데이터 구조를 수정합니다.
4. 화면 하단의 탭을 사용하여 개별 테이블을 뒤집어 데이터 세트 준비를 계속합니다. Oracle Analytics Cloud에는 데이터 변환 및 보강을 제안하는 내장형 AI 기능을 비롯하여 데이터 준비를 위한 광범위한 도구 세트가 있습니다. 데이터 세트가 준비된 후 저장을 누르고 홈 페이지로 돌아갑니다.
AI 도우미가 사용자의 요청을 기본 데이터 모델에 매핑할 수 있도록 인덱스화를 사용으로 설정합니다.
1. 홈 페이지 또는 데이터 카탈로그에서 데이터 집합을 찾아 마우스 오른쪽 단추로 누른 다음 검사를 선택합니다.
2. 검사 창의 왼쪽에 있는 검색을 누르고 데이터 집합 인덱스 대상의 값이 보조 또는 보조 및 홈페이지 요청으로 설정되었는지 확인합니다.
  인덱스화 구성은 권장 인덱스 설정 사용을 눌러 자동으로 설정하거나 수동으로 조정할 수 있습니다.
3. 최종 사용자가 연계된 데이터 항목을 식별하는 데 사용할 수 있는 추가 용어를 제공하려면 필요에 따라 데이터 세트의 각 열에 대한 동의어를 지정합니다.
  
  예를 들어, number of deals를 딜 열의 동의어로 추가할 수 있습니다. 이를 통해 AI Assistant는 광범위한 프롬프트에 대해 예상되는 출력을 제공할 수 있습니다.
4. 구성 완료 후 지금 실행을 누른 다음 저장을 누르고 홈 페이지로 돌아갑니다.
워크북을 생성합니다:
1. Oracle Analytics Cloud 홈 페이지에서 생성, 워크북을 차례로 누릅니다.
2. 워크북에서 사용할 데이터세트 또는 데이터세트를 선택하고 워크북에 추가를 누릅니다.
  하나의 워크북에서 여러 데이터세트를 함께 혼합할 수 있으며 이 가이드에서 시연됩니다.
3. 여러 데이터 집합을 함께 혼합하려면 페이지 상단의 데이터 탭을 누릅니다. 일부 일치 항목은 자동으로 생성될 수 있습니다.
  일치 항목을 만들려면 행이 나타날 때까지 두 데이터 세트 사이를 가리킵니다. 행을 누르고 두 테이블 간에 일치시킬 열을 선택합니다. 테이블 사이의 행을 눌러 기존 일치 항목을 편집합니다.
4. 완료되면 페이지 상단의 시각화 탭을 누릅니다.
AI Assistant 사용:
1. 시각화 페이지에서 페이지 오른쪽 상단 모서리에 있는 도구 모음의 별표 아이콘을 누릅니다.
  그러면 감시 목록, AI 인사이트 및 AI 도우미가 포함된 패널이 확장됩니다.
2. 원하는 경우 AI 인사이트를 살펴보세요.
  이러한 인사이트는 Oracle Analytics Cloud 내의 내장된 AI 프로세스에 의해 생성되며 워크북의 데이터에 고유합니다.
3. 보조 탭을 누릅니다.
4. AI 도우미는 워크북의 데이터와의 대화형 상호 작용을 위해 설계되었습니다. 다음 단계는 벤처 자본 거래 정보가 포함된 데이터 세트를 예로 나타냅니다. 데이터와 관련된 질문을 해야 합니다. 딜 데이터 세트의 경우 도우미에게 다음을 요청하여 시작할 수 있습니다.
```
What would you analyze in these datasets to gauge venture capital interest?
```
  어시스턴트는 사용 가능한 데이터 분석에 대한 사용자의 접근 방식을 안내하는 데 도움이 되는 몇 가지 조언으로 응답합니다.
5. 데이터 분석을 시작하려면 AI Assistant에 다음을 요청할 수 있습니다.
```
What were the deal values by year?
```
  연별 시간별 총 거래 값이 포함된 꺾은선형 차트를 반환합니다.
6. 다음 프롬프트를 사용하여 이전 선 차트를 수정할 수 있습니다.
```
Add field country code and change chart type to stacked area.
```
  이렇게 하면 이전 차트의 컨텍스트가 유지되지만 더 자세히 소개되고 스택 영역 차트 유형으로 시각적 요소가 세분화됩니다.
7. 이 시각화를 캔버스에 추가하려면 차트에 마우스를 갖다 대고 추가(더하기 기호) 아이콘을 누릅니다.
8. 이 분석을 추가로 개발하기 위해 다음과 같이 AI Assistant에 문의할 수 있습니다.
```
Can you tweak that to look at years and industry and make it a line chart again?
```
  이 프롬프트는 총 거래 값을 유지하고 국가 분석을 산업으로 바꾸고 다시 꺾은선형 차트로 되돌립니다. 산업별 분석으로 인해 현재 이 꺾은선형 차트에는 여러 선이 있습니다. 이전 단계와 동일한 메소드를 사용하여 캔버스에 이 시각화를 추가합니다.
9. AI 어시스턴트는 단순한 차트 이상의 기능을 제공합니다. 다음 프롬프트를 제공할 수 있습니다.
```
Change the chart type to a language narrative.
```
  이 시각화 유형은 자연어 생성을 활용하여 이전 차트의 데이터에 대한 텍스트 분석을 출력합니다. 캔버스에 이 시각화를 추가합니다.
10. 맵 시각화를 생성하려면 AI Assistant에 다음을 요청할 수 있습니다.
```
Show me a map of deals per capita by country code
```
  결과 맵을 캔버스에 추가합니다.
11. 시각화를 끌어서 크기를 조정하여 캔버스 레이아웃을 재배열할 수 있습니다.