業務資料平臺分析雲視覺化升級
Oracle業務資料平臺的分析雲最新版本包括一個重新整理的資料視覺化功能，能讓業務使用者更簡單探索、發現和視覺化資料。Oracle分析雲已經問世有4年時間，Oracle 分析雲的資料視覺化功能讓更多業務使用者自助服務，通過資料驅動的方法獲得並建立引人注目的分析。
當然資料視覺化以其最基本的形式已成為與許多供應商 (如Tableau、Qlik、微軟) 都提供同樣類似工具。每個資料視覺化工具都提供了自助服務的基本能力。使用者可以連線他們的資料來源和建立好看的圖表, 或他們希望定製的內容。在這個級別上, 供應商之間幾乎沒有明顯的區別。
然而甲骨文率先將視覺化和分析帶領到了新的時代，自治分析。不僅僅超越了內部傳統部署的BI系統所提供的集中式商業智慧的共同能力，同時在當前通用的自助服務雲分析服務提供的功能上進一步的到提升和加強。自治分析提供了幫助終端使用者查詢、編譯和通過機器學習創造引人注目的故事來描述了他們的資料發現。其中一些自治功能已經被髮布到Oracle業務資料平臺的分析雲產品中。那麼在這個最新版本的雲服務中會出現什麼, 以及市場上其他資料視覺化工具有什麼不同？
Oracle 分析雲版本 5 (v5) 在產品的每個方面都有許多更新, 使其更靈活, 甚至自定義和調整視覺化效果的更多功能以更好地滿足視覺需求。 例如Oracle對Oracle的Day by Day移動應用程式進行了更大的改進。改進的搜尋功能和新識別的查詢術語能包括前多少，後多少，第一，最後和最多等的查詢, 如"誰是我上季度銷售額前10位的客戶？還引入了新的內建視覺化, 其中包括動態熱圖, 多個數據層, 100%堆積條和 picto圖。
資料準備增強功能
新的v5,資料流部分的 Oracle介紹了智慧資料型別。此自治功能允許工具識別某些資料型別並智慧地提出建議。例如如果資料集中出現 "城市", 則會建議使用其他相關屬性, 如此城市的人口、GPS 定位、與該城市相關的縣, 從而自動豐富使用者的資料集。這些資料可能包括人口統計學、天氣和大宗商品價格，分析家們通常會從他們自己的個人資料來源中手動混合。
另一個方面是對敏感資料列進行混淆的自治建議。例如信用卡詳細資訊永遠不應以明文形式顯示。在某些地區這會違反隱私法。因此, 這些資料列 (如信用卡號或社會保險號) 被檢測出來, 並將對這些細節 (即信用卡) 進行模糊的自動建議, 只剩下最後4位數；如下所示。
有許多這樣的新智慧資料型別可用，不僅豐富了整體資料集，而且通過刪除其他繁瑣和手動的過程，使整個決策時間更快，更有效。
與智慧資料型別一起，計算函式被運送到最佳的平臺位置來執行它們。如果有資料湖，那麼使用者可以繼續建立資料流以從其大資料來源豐富其資料，但通過在最合適的位置使用最合適的大資料引擎執行所有處理，將獲得最佳效能.
增量資料處理意味著現有資料流可以在資料來源上重新執行，只有新資料將被處理並與現有資料結合。無需完全重新執行整個過程。
資料流分支允許使用者將其資料拆分為可產生一組相關輸出結果的子集，或將該資料載入到多個不同位置。
自動Oracle應用程式資料複製提供了資料視覺化功能，可以從最喜歡的Oracle雲應用程式中自動獲取資料集的副本，並建立分析沙箱來豐富它，然後執行分析，而不會中斷主應用程式或核心運營資料。
