Oracle Analytics Cloud, una plataforma de datos

En un post anterior hablábamos de las posibilidades que Autonomous Datawarehouse nos ofrece para crear algoritmos de analítica avanzada. En ese mismo post jugamos con un pequeño dataset y utilizamos las API de Data Mining para generar un forecast o predicción de ventas. Podéis leer aquí el post.

 

En este post vamos a aprovechar esos datos para mostraros algunas de las funcionalidades que nos ofrce la plataforma Oracle Analytics Cloud. Quiero hacer hincapié en la palabra “plataforma”. Hoy en día el mercado está saturado de herramientas de visualización de datos, algunas incluso gratuitas que ofrecen grandes capacidades a la hora de mostrar datos: tablas, charts, KPI’s, etc. Pero, ¿es eso realmente lo que buscamos? ¿Qué diferencia a estas herramientas de Microsoft Excel? Realmente no demasiado. Por eso me interesa el concepto de plataforma que nos introduce Oracle Analytics Cloud (OAC, de aquí en adelante). OAC no deja de ofrecernos todas esas capacidades self-service que ya nos proporcionan todas las demás herramientas, pero va un paso más allá permitiéndonos trabajar con los datos: importar, replicar, transformar y persistir datos. Es decir, OAC ofrece al usuario final la capacidad de independizarse de los departamentos de TI y ser capaz de generar y trabajar con los datos de manera independiente.

 

Vamos a mostrar un ejemplo de todo esto. En nuestro Autonomous Database tenemos la tabla de ventas de una cadena de material de oficina (SALES) y la tabla donde generamos el forecast de ventas para los 12 meses subsiguientes. Aparte de estas dos tablas, el departamento de marketing, que es el que quiere realizar un análisis de sus clientes, tiene un documento Excel con datos de los mismos.

 

Veamos cómo realizar esto. Lo primero que haremos será crear los 3 DataSet. Simplemente se trata de crear las conexiones e importar esos datos a la plataforma. En los siguientes screenshots se puede ver que el proceso es sencillo:

 

 

 

 

 

 

Una vez que se han importado las 3 fuentes de datos, es hora de relacionarlas para que puedan trabajar conjuntamente. Para esto, creamos un Data Flow que parte de la tabla SALES:

 

 

 

Ahora añadimos el maestro de clientes que tenemos en Excel, cuya relación viene por el ID del cliente. Finalmente guardamos el resultado, dentro de la plataforma o en una tabla de base de datos que le proporcionemos:

 

 

Ya tenemos creado nuestro flujo mezclando 2 fuentes de datos. Es hora de que nuestro compañero de marketing comience a crear sus análisis, para ello añadirá el resultado del DataFlow que acabamos de crear y el forecast de ventas que ya tenemos al proyecto.

 

 

A partir de este momento, se crearán diferentes análisis usando estas funcionalidades self-service que OAC nos ofrece.

 

 

Lo interesante de este pequeño ejercicio no son las capacidades de self-service, que a día de hoy ya son una commodity, sino que OAC va más allá y nos ofrece una plataforma de datos, con esta y otras muchas interesantes funcionalidades.

 

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