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(biāo)準(zhǔn)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(jì)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(qiáng)大武器。Oracle Event Processing，這一構(gòu)建實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)分析大量數(shù)據(jù)流的能力。例如在廣告的實(shí)時(shí)投放這一業(yè)務(wù)上，就需要數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和商務(wù)智能的應(yīng)用。業(yè)務(wù)部門需要實(shí)時(shí)檢測廣告點(diǎn)擊量和點(diǎn)擊來源來決定隨后的投放量和投放地點(diǎn)，其他諸如根據(jù)投放人群、性質(zhì)等等數(shù)據(jù)的進(jìn)行分析、處理的因素來制約著廣告精準(zhǔn)投放的需求。Oracle Endeca information Discover是一個(gè)企業(yè)信息探索利器，用于對多維多變的數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǔ)在可動(dòng)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(jìn)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(shí)時(shí)決策是一種高度可擴(kuò)展的服務(wù)導(dǎo)向型決策管理平臺，可實(shí)現(xiàn)決策優(yōu)化。它利用實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)規(guī)則、預(yù)測模型、自動(dòng)化以及自助學(xué)習(xí)技術(shù)，提供隨時(shí)間推移不斷調(diào)整的實(shí)時(shí)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(yùn)營決策成效。

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

在分析大數(shù)據(jù)時(shí)，企業(yè)需要訪問所有數(shù)據(jù)，使用R語言進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，但通過便攜機(jī)進(jìn)行分析速度較慢且不安全。甲骨文提供的Oracle R Enterprise實(shí)現(xiàn)了R開源統(tǒng)計(jì)環(huán)境與Oracle Database11g的集成, 為進(jìn)行更進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析提供了一個(gè)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(jià)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(zhǔn)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(jìn)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(jìn)行挖掘追蹤，實(shí)現(xiàn)交叉銷售，提升客戶體驗(yàn)。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(dòng)大數(shù)據(jù)在國內(nèi)的落地開花呢?其實(shí)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?zhǔn)且粯拥�。在�?shù)據(jù)建模時(shí)，Oracle提供幾個(gè)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(jìn)行大數(shù)據(jù)整體搭建時(shí)，甲骨文會(huì)需要第三方的平臺，除非客戶IT部門的能力非常強(qiáng)。”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(jìn)大數(shù)據(jù)項(xiàng)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(xiàng)目，才能夠進(jìn)一步激勵(lì)市場，讓大數(shù)據(jù)技術(shù)更多造福于民，在這個(gè)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。