全方位解决方案助企业决胜大数据

在最初的数据获取和发掘阶段，企业需要解决的是如何通过数据搜索与可视化，更快地解答有关业务的诸多问题;在数据分析阶段，企业需要良好的平台和性能，支撑随时随地的实施数据分析，监测数据异常与趋势，进一步得出洞见;在最终的规划与预测层面，企业则需结合历史与统计数据，搭建预测模型，最大化预测的精准度，在战略管理以及人财物为决策者提供建议。

多平台共存大数据由概念转入实践

提到大数据的处理，很多人会首先想到Hadoop。的确，作为被广泛采用的分布式系统基础架构，Hadoop可以实现可靠、高效、可伸缩的数据处理。尤其是其开源、初期投入低的特性，加之当今的企业希望以更快的速度获取更多非结构化数据，Hadoop乃至NoSQL数据库在短时间内都获得了极大的发展。在此之前，即便企业渴望利用大数据，获取海量数据并进行实时分析的高昂成本也令人望而却步。可以说，Hadoop和NoSQL的出现大大改变了数据应用的现状。

然而，企业已经意识到Hadoop并不是大数据的代名词，主流的SQL关系型数据库正在回归大数据主流世界并在大数据处理和分析领域继续发挥重要的作用，极大程度上完善了大数据的生态环境。由于Hadoop、NoSQL和SQL的共存与融合，大数据技术在成熟度方面将迈入全新的一步。随着内存、移动以及虚拟化技术的不断发展，大数据也正在从一个无形的概念逐渐走向落地实践。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都已开始采用各种大数据分析和服务，帮助企业聆听客户之声、品牌传播、市场优化、风险分析、优化决策等方面。

全方位Oracle解决方案助企业决胜大数据

甲骨文公司坚持全面、开放、集成的产品策略，可以为企业提供全方位的大数据解决方案。Oracle大数据机、Oracle Exadata数据库云服务器、Oracle Exalytics商务智能云服务器以及Oracle Endeca Information Discovery，依托于ERP/CRM等关键企业管理系统的商务智能软件一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化产品组合，为企业提供了一个端到端的大数据解决方案。它可满足企业对大数据治理的所有需求，帮助客户进一步提升数据处理效率、简化管理并洞察数据的内在本质，从而最大限度地挖掘数据的商业价值。

Oracle大数据机是一款集成设计的系统，旨在简化大数据项目的实施与管理，降低企业大数据获取与组织的复杂性。近期，Oracle大数据机新增强了面向Hadoop的企业级安全功能，可以帮助企业保护数据安全、迅速把握具有战略意义的业务动向。藉此，通过Oracle统一信息架构，客户可以轻松经济地整合Hadoop和NoSQL平台与数据仓库和商务分析解决方案，以最大限度地利用大数据的价值。日前新推出的Oracle大数据机X4-2与Oracle大数据连接器和Oracle Exadata数据库云服务器组成了面向大数据的集成平台，帮助企业轻松实现结构化数据和非结构数据的融合。

Oracle大数据连接器是一套内置软件，旨在实现 Apache Hadoop与Oracle数据库、Oracle数据集成器以及Oracle R 分区之间的集成。增强的Oracle大数据连接器，提升了数据集成功能，可以更大地支持SQL语言从Oracle数据库直接访问Hadoop上的数据，并能更透明地访问来自R分区的Hadoop。

Oracle Exadata数据库云服务器提供了高效数据存储和计算能力，并且配备了超大容量的内存和快速Flash，配合特有的软硬优化技术，从而可以对大数据进行高效的数据加工、分析和挖掘。凭借其最快的数据仓库和OLTP，Oracle Exadata可使数据的加载和查询时间加快10倍，存储容量节省10倍，功率降低80% ，占用空间大大减少，并能通过整合降低数据中心成本。

Oracle Exalytics商务智能云服务器采用业界标准硬件、市场领先的商务智能软件和内存数据库技术而开发，可以通过超高带宽的infiniband网络从Oracle Exadata上加载和读取数据。它是全球首款专门为提供高性能分析、建模、发现和规划而设计的集成系统，能够以快捷的速度、智能性和简化性帮助企业应对各种挑战。此外， Oracle Endeca Information Discover针对 Oracle Exalytics进行了优化和认证，可以快速、直观地分析任意来源组合产生的数据。

Oracle Endeca Information Discovery是一个企业信息探索利器，用于对多维多变的数据进行高级、直观的探索和关联分析。信息从不同的源系统加载，存储在可动态支持变化数据的分面数据模型中。这些集成、丰富的数据可通过交互式和可配置的应用程序进行搜索、挖掘和分析。Oracle Endeca Information Discovery 采用迭代式“随需建模”方法，不仅能让 IT 从繁重的传统数据建模工作中解脱出来，同时还能满足业务用户广泛的探索和分析需求，让业务人员对大数据的兴趣直接通过信息探索转变为业务价值。

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