Les nouvelles fonctionnalités d’Oracle Analytics Cloud

L’année 2023 a été marquée par une série de mises à jour significatives sur la plateforme Oracle Analytics Cloud (OAC), propulsant ses fonctionnalités vers de nouveaux sommets de performance, d’accessibilité et de sécurité.

Ces avancées ont été conçues pour répondre aux besoins croissants des entreprises en matière d’analyse de données et de prise de décision stratégique. Dans cet article, nous explorerons quelques mises à jour majeures qui ont redéfini le paysage de l’analytique au sein de l’écosystème OAC en 2023.

Stratégie IT

Par Adama BOUARE

Consultant Data chez SQORUS

Oracle Analytics Cloud se présente comme une plateforme de choix, offrant une solution complète et intégrée pour l’exploration de données, la visualisation et la création de rapports avancés. Cette solution cloud puissante permet aux organisations de toutes tailles de bénéficier d’une intelligence d’affaires agile, évolutive et riche en fonctionnalités.

Conçu pour s’adapter aux environnements les plus exigeants, OAC se distingue par sa capacité à transformer des volumes massifs de données brutes en insights actionnables, grâce à une interface intuitive et des outils d’analyse sophistiqués. Que ce soit pour des analyses ad hoc, des tableaux de bord interactifs ou des prévisions basées sur l’apprentissage automatique, Oracle Analytics Cloud se positionne comme un moteur de décision stratégique.

Dans cet article, nous allons mettre en lumière ses nouvelles fonctionnalités. Ces innovations sont conçues pour affiner encore davantage votre stratégie d’analyse de données et vous permettre de rester compétitif.

#1 La MAJ des paramètres dans Oracle Analytics Cloud

C’est la fonctionnalité majeure d’Oracle Analytics Cloud en 2023. Fonctionnant comme les variables de présentation de la version classique, les paramètres permettent de stocker des valeurs définies qui sont réutilisables à plusieurs niveaux dans tout le classeur, notamment au niveau des filtres où ils permettent de conserver des valeurs sélectionnées dans un filtre et de les appliquer de manière dynamique à l’ensemble d’un classeur.

Pour créer un paramètre dans un classeur, sélectionner « Paramètres » dans la palette des données et cliquer sur « Ajouter ».

Dans la boîte de dialogue « Créer un paramètre », entrer un nom unique et une description facultative, sélectionner le type de données, spécifier la liste des valeurs possibles, sélectionner une ou plusieurs valeurs initiales, puis cliquer sur « OK ».

Différentes options sont possibles pour définir la liste des valeurs possibles du paramètre et sa valeur par défaut :

Valeur : le paramètre prendra une des valeurs listées manuellement par l’utilisateur

Colonne : le paramètre est renseigné par toutes les valeurs possibles d’un champ présent dans le jeu de données

Requête SQL logique : le paramètre est alimenté par le résultat d’une requête exécutée sur le jeu de données.

#2 L’interface de création de modèle sémantique d’OAC

Déjà présent depuis 2022, l’interface de création de modèle sémantique a été améliorée permettant d’avoir un outil plus intuitif pour modéliser et structurer les informations, facilitant ainsi l’analyse et l’interprétation des données complexes. Il s’agit notamment de l’ajout de fonctionnalités telles que la vue de lignage et l’affichage des objets liés qui permettent de tracer toutes les étapes de modélisation de la donnée à travers toutes les couches, et aussi l’éditeur SMML qui permet aux développeurs de créer/modifier les modèles via un langage simple et intuitif.

#3 Gestion des droits d’accès utilisateurs

OAC DV adoptait une approche tout ou rien en matière de droits d’accès (un utilisateur du rôle DVContentAuthor par exemple pouvait créer tout type d’objet (c’est-à-dire des classeurs, des datasets, des flux de données, des connexions, des séquences et des modèles d’apprentissage). Cela a toujours été l’un des principaux obstacles à l’adoption de la visualisation des données.

Il est dorénavant possible de manipuler les droits d’accès sur les objets et mieux contrôler ainsi les actions des utilisateurs sur Oracle Analytics Cloud DV. Pour cela il suffit de créer un rôle d’application personnalisé auquel on peut assigner différents droits sur tous les objets.

Cas d’utilisation : Autoriser uniquement la création/modification de classeurs

Cliquer sur « Utilisateurs et rôles » dans la page « Console », sélectionner l’onglet « Rôle d’application » et cliquer sur le bouton « Créer un rôle d’application » pour créer un nouveau rôle d’application défini par l’utilisateur.

Cliquer sur le nom du rôle d’application créé, cliquer sur « Autorisations » sur le côté gauche de la page, puis cliquer sur le bouton « Ajouter des droits d’accès ».

Dans la boîte de dialogue « Ajouter des droits d’accès », sélectionner « Create and Edit Workbooks » dans la liste, puis cliquer sur le bouton « Ajouter ».

Voilà c’est fait ! Il faudra assigner le nouveau rôle d’application aux différents utilisateurs concernés. A noter qu’il n’est pas possible de modifier les rôles d’application par défaut de la plateforme.

#4 Listes de contrôles

Les listes de contrôle ont été introduites pour permettre de faciliter l’accès aux utilisateurs à leurs tâches et leurs analyses, favorisant ainsi une organisation structurée et une productivité accrue. Ils permettent de regrouper les visualisations d’un ou plusieurs classeurs et de les afficher sous forme de cartes de visualisation sur la page d’accueil.

Les objets de la liste de contrôle sont privés et ne peuvent pas être partagés avec d’autres utilisateurs.

#5 Partage des flux de données & séquences

Des demandes des développeurs ont aussi été prises en compte en 2023, notamment la possibilité d’accéder et d’éditer à plusieurs les flux de données et les séquences, comme la plupart des objets disponibles sur OAC.

Les utilisateurs auxquels on autorise l’accès aux flux ou séquences obtiennent un accès en lecture seule sur les datasets d’entrée et un accès total (lecture/écriture) sur les datasets de sortie.

#6 Ajout de AutoML dans les flux de données OAC

AutoML fait partie de l’offre Oracle Machine Learning (OML) et fournit une solution conviviale et automatisée pour créer et déployer des modèles d’apprentissage automatique, permettant aux entreprises de bénéficier de la puissance du machine learning sans avoir de compétences avancées en data science.

AutoML dans les flux de données recommande et entraîne un modèle prédictif. AutoML analyse les données, calcule le meilleur algorithme à utiliser et enregistre un modèle de prédiction dans la zone Modèles de la page Machine Learning dans OAC.

Il suffit de créer un flux de données, d’ajouter le jeu de données contenant les données à analyser et de configurer l’étape AutoML. Il faudra spécifier la colonne cible à prédire, le type de tâche (régression ou classification) et la métrique de classement du modèle à optimiser.

#7 Formatage conditionnel

Le formatage conditionnel a été enrichi pour offrir une personnalisation étendue des visualisations, permettant aux utilisateurs de mettre en évidence des caractéristiques importantes ou intéressantes facilitant ainsi l’interprétation des données. 2 principales fonctionnalités ont été ajoutées aux options de formatage conditionnel :

La fusion des règles de formatage conditionnel

On peut fusionner plusieurs règles pour une même mesure et les appliquer toute en même temps à une visualisation ou un classeur. Il suffit juste de cocher la case Activer le recoupement de règles dans la boîte de dialogue.

Les annotations

L’annotation des données est ajoutée à la liste des options de formatage conditionnelle. Combiner une annotation au formatage conditionnel permet de mieux mettre en évidence les informations critiques demandant une attention particulière.

#8 Quelques améliorations de visualisations dans Oracle Analytics Cloud

Enfin, plusieurs améliorations des visualisations ont été apportées pour offrir une expérience visuelle plus riche et informative, permettant aux utilisateurs de créer des présentations dynamiques et percutantes de leurs données.

La mosaïque

La visualisation mosaïque a été remplacée et améliorée, notamment avec la possibilité d’inclure plusieurs mesures (une mesure principale et plusieurs mesures secondaires) afin de préciser simplement des informations.

Il est aussi possible d’ajouter un mini graphique pour agrémenter la visualisation en présentant par exemple l’évolution de la mesure affichée dans le temps.

Les cartes

Les administrateurs peuvent désormais attribuer un background de carte par défaut aux couches de carte et permettre aux développeurs de créer plus facilement des visualisations de carte.

La taille des bulles de carte est aussi modifiable. On peut appliquer une taille minimale et maximale en pixels pour les bulles, permettant contrôler l’encombrement de la carte en fonction du niveau de zoom et de la densité des positions restituées sur la carte.

Conclusion des nouvelles fonctionnalités d’Oracle Analytics Cloud

Ces mises à jour majeures reflètent l’engagement continu d’Oracle à fournir des solutions d’analyse de données de pointe, positionnant Oracle Analytics Cloud comme une plateforme incontournable pour les entreprises cherchant à exploiter pleinement le potentiel de leurs données.

Il est important de souligner que l’efficacité de ces analyses peut être décuplée par une intégration fluide des systèmes et des applications. C’est ici qu’entre en jeu Oracle Integration Cloud Gen3 et ses nouvelles fonctionnalités, qui offrent des solutions avancées pour une intégration harmonieuse et un workflow automatisé.

En somme, pour demeurer compétitif et tirer pleinement parti d’Oracle Analytics Cloud, il est crucial d’adopter une approche stratégique quant à l’intégration des mises à jour. SQORUS se positionne comme le partenaire de choix pour vous accompagner dans cette démarche, en vous apportant expertise, innovation et un accompagnement personnalisé. Contactez-nous dès maintenant pour discuter de vos besoins spécifiques et commencer à optimiser votre éco-système.

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