分析決策

在數(shù)據(jù)分析層面，Oracle Exalytics商務(wù)智能云服務(wù)器采用業(yè)界標準硬件、市場領(lǐng)先的商務(wù)智能軟件和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術(shù)而開發(fā)，可以通過超高帶寬的infiniband網(wǎng)絡(luò)從Oracle Exadata上加載和讀取數(shù)據(jù)。它是全球首款專門為提供高性能分析、建模、發(fā)現(xiàn)和規(guī)劃而設(shè)計的集成系統(tǒng)，能夠以快捷的速度、智能性和簡化性幫助企業(yè)應(yīng)對各種挑戰(zhàn)。

此外，Oracle Event Processing和Oracle Endeca information Discover也是甲骨文大數(shù)據(jù)分析層面的強大武器。Oracle Event Processing，這一構(gòu)建實時篩選、關(guān)聯(lián)和處理事件應(yīng)用的全面解決方案，有助于消除、整合、關(guān)聯(lián)和篩選數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)倉庫雜亂不堪，從而具備實時分析大量數(shù)據(jù)流的能力。例如在廣告的實時投放這一業(yè)務(wù)上，就需要數(shù)據(jù)的實時處理和商務(wù)智能的應(yīng)用。業(yè)務(wù)部門需要實時檢測廣告點擊量和點擊來源來決定隨后的投放量和投放地點，其他諸如根據(jù)投放人群、性質(zhì)等等數(shù)據(jù)的進行分析、處理的因素來制約著廣告精準投放的需求。Oracle Endeca information Discover是一個企業(yè)信息探索利器，用于對多維多變的數(shù)據(jù)進行高級、直觀的探索和關(guān)聯(lián)分析。信息從不同的源系統(tǒng)加載，存儲在可動態(tài)支持變化數(shù)據(jù)的分面數(shù)據(jù)模型中。這些集成、豐富的數(shù)據(jù)可通過交互式和可配置的應(yīng)用程序進行搜索、挖掘和分析。例如社交媒體、內(nèi)部文件或產(chǎn)品評論等客戶的書面反饋，為比較傳統(tǒng)的、量化的商務(wù)智能技術(shù)無法輕易回答的問題找到答案。

在決策階段，Oracle實時決策是一種高度可擴展的服務(wù)導(dǎo)向型決策管理平臺，可實現(xiàn)決策優(yōu)化。它利用實時和歷史數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)規(guī)則、預(yù)測模型、自動化以及自助學(xué)習(xí)技術(shù)，提供隨時間推移不斷調(diào)整的實時決策。其決策服務(wù)可嵌入到企業(yè)內(nèi)部的交易應(yīng)用中，以優(yōu)化重復(fù)發(fā)生的運營決策成效。

在分析大數(shù)據(jù)時，企業(yè)需要訪問所有數(shù)據(jù)，使用R語言進行統(tǒng)計、分析和編程，為進行更進一步的數(shù)據(jù)分析提供了一個企業(yè)就緒的、深度集成的環(huán)境。

在分析大數(shù)據(jù)時，企業(yè)需要訪問所有數(shù)據(jù)，使用R語言進行統(tǒng)計分析，但通過便攜機進行分析速度較慢且不安全。甲骨文提供的Oracle R Enterprise實現(xiàn)了R開源統(tǒng)計環(huán)境與Oracle Database11g的集成, 為進行更進一步的數(shù)據(jù)分析提供了一個企業(yè)就緒的、深度集成的環(huán)境。

大數(shù)據(jù)落地中國

國外的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例的確不在少數(shù)，而且很多都已耳熟能詳。但在國內(nèi)的情況又是如何呢?據(jù)悉，甲骨文目前已與國內(nèi)多行業(yè)的大型企業(yè)洽談合作事宜：“第一類客戶是電信業(yè)，電信行業(yè)擁有海量且價值連城的數(shù)據(jù);第二類客戶是金融業(yè)，金融行業(yè)的客戶需要對大數(shù)據(jù)有非常準確的把握。由于其目前面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，需要提高業(yè)務(wù)的類型，提高客戶的黏度和創(chuàng)新，所以使得金融行業(yè)需要對業(yè)務(wù)本身進行挖掘和使用，這就涉及到了大數(shù)據(jù);第三類客戶是零售業(yè)，包括在線的零售電商，都在使用大數(shù)據(jù)對客戶的行為進行挖掘追蹤，實現(xiàn)交叉銷售，提升客戶體驗。娛樂、媒體、地產(chǎn)行業(yè)等行業(yè)也對大數(shù)據(jù)表現(xiàn)出濃厚的興趣。”喻思成說。

對于大數(shù)據(jù)，不同客戶、不同行業(yè)之間的差距巨大，甲骨文又將如何來推動大數(shù)據(jù)在國內(nèi)的落地開花呢?其實面對這樣的挑戰(zhàn)，甲骨文并不陌生，“這與傳統(tǒng)的Oracle數(shù)據(jù)庫的生態(tài)鏈是一樣的。在數(shù)據(jù)建模時，Oracle提供幾個事例化的模型結(jié)構(gòu)應(yīng)用在某些固定的行業(yè)中。但是對客戶進行大數(shù)據(jù)整體搭建時，甲骨文會需要第三方的平臺，除非客戶IT部門的能力非常強。”喻思成如是說道。

雖然國內(nèi)大數(shù)據(jù)市場一片繁榮，但如何加速推進大數(shù)據(jù)項目的落地和成功，并不是一蹴而就的事情。只有成功的落地項目，才能夠進一步激勵市場，讓大數(shù)據(jù)技術(shù)更多造福于民，在這個過程中，我們可以看到整條大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈中的各方都在做積極的努力。