アカウントOracleアカウントサインアウトOracleアカウントアカウントを管理して、パーソナライズされたコンテンツにアクセスできます。アカウントを作成クラウド・アカウントクラウド・ダッシュボードへのアクセス、ご注文の管理など、さまざまな操作を行えます。Analyticsオプションのコンポーネントの1つで、オープンソースの統計プログラミング言語であるRとその環境をエンタープライズ対応およびビッグ・データ対応にする機能を備えています。Databaseが統合されます。Databaseに格納されているデータに対してRコマンドやスクリプトを実行して、統計分析やグラフィカル分析ができます。Databaseのパラレル処理機能やスケーラビリティを活用するRスクリプトを開発、改良、デプロイして、データ分析を自動化することもできます。データ・アナリストやデータ・サイエンティストはRパッケージを実行したり、分析アプリケーション用のRスクリプトを簡単に開発して運用可能にしたりすることができ、SQLを習得する必要がありません。Enterpriseが関数のプッシュダウンを実行します。Databaseと統合されているため、Rエンジンに提供されるデータをデータベースで管理しながら、埋込みRを使用して任意のRパッケージを実行できます。3.2.0のサポートも加わりました。機能強化の例を以下に挙げます。主成分分析パフォーマンス強化ore.summaryのパフォーマンス強化により、以前のリリースより30倍も高速に実行できるようになりました。機能強化Rスクリプト・リポジトリや個人のデータストアに保存されているRスクリプトの読取りアクセス権限を、ore.grant関数およびore.revoke関数で他のユーザーに付与できるようになりました。埋込みRの実行の呼出しの入出力、およびore.pullとore.pushについて、データベースのデータ型のCLOBとBLOBがサポートされるようになりました。埋込みRの実行関数ore.groupApplyでは、INDEX引数を介してデータを自動的にパーティション化するために複数の列を指定できるようになりました。機能と強化点の一覧については、製品のリリース・ノートを参照してください。オラクルのRテクノロジー・サポートについて、詳しくはRテクノロジーのWebサイトを参照してください。「当社は地震に関する膨大な量のデータを保管し、この情報を高度な計算アルゴリズムを使って処理して、厳しい期限のもとでリモート・ユーザーに配信しています。Enterpriseにデプロイしました。1.4の新しいリリースに期待しています。埋込みRの実行に対する制御が強化され、大幅な精度向上によって予測モデル化のワークフローを最適化できます。Guardのテクノロジーが1つになって、StubHubではデータ・サイエンティストがオープンソースのR言語スクリプトをそのまま利用し、データベース上のデータを直接操作できる環境が整いました。Chen「ビッグ・データは事業の運営方法に甚大な影響を与え始めています。Analyticsをはじめとする各種オプションを併用することで、高パフォーマンスのデータ・マイニング関数とオープンソースのR言語が結合され、予測分析やデータ・マイニング、テキスト・マイニング、統計分析、高度な数値計算ができるようになり、対話型グラフィックスも作成できるようになりました。Analyticsを選んだのは、統計ワークフローのすべてを確実に実装し置き換えるためです。Kovacic「高性能マイクロプロセッサを設計するには、その基礎となる多数の回路とシステムについて精細な分析と最適化が必要です。分析と最適化のツールで使用される分析モデルは通例、チップとシミュレーションの大量のデータから得られます。Enterpriseを採用しました。Splain「Rは強力なデータ分析ツールとして注目されています。Enterpriseは、スケーラブルなDBエンジンにRを導入してデータの管理、分析、スケーラビリティに関する問題を解決します。Unoは分析のためにデータ・ウェアハウスからデータを抽出する必要がなくなりました。ApplianceとExadataを使用することで、世界中のクライアントをより適切にサポートできるようになりました。どのようにして実現したのか、その経緯をご覧ください。dunnhumbyは、すべてのデータに目を通すことで、顧客ロイヤルティを向上させるためのビジネスの原動力が何なのかを把握できるようになりました。Analyticsを実行するときにはR言語を使用しています。何百万人もの顧客のチケット購入パターンの調査、不正検出、チケット価格の最適化にビッグ・データを活用しているStubHubの事例お使いのブラウザはvideoタグをサポートしていません。リアルタイム分析を行うための包括的なプラットフォームとして何を使用できるのでしょうか。何百万人もの顧客の活動を有効利用して会社を成長させるにはどうすればよいのでしょうか。大量のデータをどのように処理すれば、ほぼリアルタイムでリコメンデーションを提示したり、不正を劇的に削減したりできるのでしょうか。Enterpriseを使用して、何を成し遂げたのでしょうか。こちらを参照してください。Analyticsによって顧客ロイヤルティの向上を実現したdunnhumbyの事例dunnhumbyが競争力を強化し、データの統合と一元化を進めて分析を有効活用した経緯をご覧ください。Applianceを利用して顧客ロイヤルティも向上しています。この成功事例について詳しくはこちらを参照してください。