Upgrade c OBI на Oracle Analytics Server (OAS)

10.11.2021

Зачем делать Upgrade c OBI на Oracle Analytics Server (OAS)? Всегда актуальный вопрос, с которого начинается любой апгрейд.
Обновление ПО корпоративного масштаба — это зачастую трудоемкая операция. Эта активность дополнительно нагружает IT-отделы компании, принявшей такое решение.
Поэтому важно понимать, какие задачи этим достигаются. Семен Елкин, руководитель отдела бизнес аналитики и визуализации данных компании DBI, поделился основными целями. Итак, рассмотрим:

1. Сохранение основной технической поддержки Oracle своего BI инструмента.

Очевидно, что устаревающие версии приложения OBI постепенно выходят из своей техподдержки вендором. Идеальных программных продуктов не бывает, всегда существуют риски обнаружить какую-либо проблему, никак не документированную или вовсе встретить баг. Работа с вендором необходима в таких случаях. Патчи выходят постоянно, а значит нужно за этим все время следить. Кроме того, техподдержка может предоставить по Вашему запросу индивидуальный не публичный патч, или разработать его под Вашу проблему. Обратите внимание, что для OBI 12c основная техподдержка прекращается в августе 2022-го года.

2. Оптимизация лицензий.

Содержащиеся в OAS модули больше не требуют отдельного лицензирования, как это было ранее. Data Visualization и Mobile с этим релизом идет в поставке с Oracle Analytics Server бесплатно.

3. Получение новых возможностей и функционала.

  • Расширенная аналитика: в инструменте DV появилось больше функционала, связанного с Machine. Learning Explain — встроенный искусственный интеллект анализирует визуализацию и дополняет комментарием то, что Вы видите. Аналитическими функциями — кластеры, корреляции и распределение. Natural Language — построение анализа по запросу, сформулированному обычным предложением.
  • Обогащение данных: инструмент Data Preparation позволяет производить дополнительные манипуляции и трансформации с входными данными. Данный инструмент также подсказывает и дает рекомендации, как модифицировать данные для лучшего отображения. Это позволяет лучше подготовить данные для временного анализа, геоаналитики с построением карт, распознать шаблоны в данных для категоризации элементов, а также с помощью интегрированного машинного обучения обогатить наборы данных с помощью алгоритмов.
  • Машинное обучение: Oracle Analytics Server предлагает расширенные возможности проектирования ML. Он охватывает полный цикл процессов ML, позволяет напрямую использовать любые пользовательские сценарии алгоритмов.
  • Ad Hoc анализ и интерактивная отчетность: пользователи Oracle Analytics Server могут анализировать существующие наборы данных с нуля, добавлять новые источники данных или изменять существующие проекты в одном user-friendly интерфейсе.
  • Упрощенная настройка геоаналитики: ранее в классическом OBI было довольно сложно настроить пространственную аналитику и построить соответствующие отчеты на ней. Также в этом механизме присутствовало множество ограничений. Благодаря вышеупомянутому инструментарию по подготовке данных это стало гораздо проще. Встроенный искусственный интеллект подсказывает, что считать геоданными (города, страны и пр.), благодаря чему нанесение аналитических визуализаций на карту теперь стало куда более простым процессом.

В следующей статье мы поделимся опытом миграции на новую версию Oracle Analytics Server для одного из наших клиентов, а также расскажем о новых функциях, которые помогли оптимизировать бизнес.