Oracle Analytics Cloud è un servizio previsto nel (corposo) pacchetto di offerta di Oracle Cloud Infrastructure, piattaforma ideale per realizzare una completa architettura It monovendor.
Si ha a disposizione un ambiente cloud, eventualmente misto e integrabile con altri, una componente di storage per l’archiviazione dei dati aziendali e una serie molto corposa di strumenti applicativi.
Tra questi i servizi con cui abilitare un modello intelligente ed evoluto di analisi dei dati: Oracle Analytics e Oracle Data Science. Se il primo si occupa di elaborare le informazioni, provenienti da fonti eterogenee, e renderle comprensibili a chiunque, il secondo è uno strumento più rivolto agli sviluppatori.
A cosa serve Oracle Analytics
Inoltre, da sottolineare la possibilità di approvvigionamento da fonti dati eterogenee attraverso Oracle Analytics Server. La componente che supporta le aziende che hanno a disposizione diverse opzioni di distribuzione. Ciò avviene attraverso un approccio interessante che prevede la creazione di un database virtuale, fittizio, a cui affluiscono i dati provenienti da fonti eterogenee.
Il fine ultimo di Oracle Analytics è di fornire la visualizzazione di diversi tipi di dashboard in cui raggruppare le informazioni elaborate dagli algoritmi. Ciò si realizza sia attraverso i numerosi modelli preimpostati, sia con un certosino lavoro di personalizzazione, attuabile e migliorabile in qualsiasi momento.
Chi vuole di più di un modello preimpostato – comunque un ottimo punto di partenza nella grande maggioranza dei casi – può sviluppare il proprio machine learning, impostando un autoapprendimento attraverso la piattaforma Oracle Data Science.
Un servizio di analytics riconosciuto leader
Gartner, nel suo Magic Quadrant 2021 per le piattaforme di analisi e business intelligence considera Oracle visionaria, piazzandola in una buona posizione per completezza di visione e capacità di esecuzione. E, in effetti, già con la videopillola realizzata da Fabrizio Orlando, principal technology architect di Oracle Italia, si intravede la potenza di Oracle Analytics.
Secondo Oracle, gli strumenti di analytics di Oracle aiutano l’azienda a migliorare il proprio business grazie alle possibilità di personalizzazione delle dashboard e alle funzionalità di condivisione dei dati stessi. Ogni dipartimento ha responsabilità e interessi diversi, per questo è importante poter contare su un ampio spettro di visualizzazioni possibili.
Una varietà che aiuti tutti a comprendere e miscelare i dati secondo i singoli obiettivi. Oltre a questo, la condivisione delle informazioni sulla stessa piattaforma abilita una proficua collaborazione. E tutto questo con il minimo supporto da parte degli specialisti It.
Il machine learning di Oracle Analytics
Oracle Analytics, inoltre, integra un machine learning sempre attivo e funzionante, per rendere l’analisi del dato più intelligente e accurata. Gli algoritmi autoapprendono dalla tipologia e dalla variazione dei dati a disposizione, fornendo previsioni che migliorano dinamicamente. Il tutto, ovviamente, a beneficio del time-to-market.
Il vantaggio, poi, di poter costruire un’intera architettura It basata sui dati sull’unico cappello Oracle, garantisce maggiore velocità e precisione nell’elaborazione generale e meno problematiche.
Oracle Data Science, invece, è il servizio applicativo inserito all’interno dell’offerta Oracle Cloud Platform che permette di sviluppare e personalizzare specifici modelli di machine learning. Basato sul linguaggio di programmazione Python e supportato da un’ampia libreria open source messa a disposizione da Oracle, Oracle Cloud Platform vuole essere “flessibile e collaborativo”. Lo dichiara nella videopillola sul tema Luigi Saetta, master principal cloud architect di Oracle Italia.
Velocità ed efficacia nel machine learning
Attraverso il servizio di Oracle si configura una virtual machine in cui far girare degli algoritmi di machine learning applicabili a serie di dati liberamente impostabili. Si parte dalla realizzazione di una “notebook session”, l’ambiente di runtime in cui si possono eseguire routine e codice Python.
Perché scegliere la piattaforma di data science di Oracle? Secondo Oracle, le caratteristiche distintive riguardano la creazione e la convalida dei modelli in maniera semplice e veloce. Ma anche le funzionalità a supporto che consigliano gli algoritmi migliori da usare e le caratteristiche ottimali per i dati.
Anche le modalità di accesso alle diverse fonti sono state pensate per un uso rapido, immediato e non troppo complesso. Infine, da segnalare la particolare intelligenza dell’Intelligenza Artificiale di Oracle. L’ulteriore livello di sofisticazione si raggiunge grazie alle funzionalità di partecipazione e condivisione dei modelli: più si contribuisce con dati ed esperienze all’autoapprendimento del modello e più validi saranno i risultati.
Tutte le videopillole su Oracle Cloud Infrastructure.
