数据实验室：让您的数据获得真正的价值

数据分析在制定企业战略中担当着重要的角色，而现在我们更将它扩展至企业各个职能单位的大数据试验当中，如财务和市场营销部门。

面对巨量的数据，许多公司开始采用现代化的开采工具，并从这种新形式的经济资源中获取价值。事实上，一些有前瞻性的组织在多年前甚至几十年前就开始利用大数据来获取洞察。

这是一个不断演变的、并由越来越大的数据量驱动的大数据之旅。而数据的流速和变化速度也在加快。由业务交易所产生的高度结构化的、精确的、并经过验证的数据通常被存放在更加常见的数据集市和数据仓库中，但企业同时也在从企业外部，由传感器、人或流程产生数据或收集数据。

依靠数据和网络提取核心商业价值获得巨大成功的企业案例比比皆是，如Airbnb和优步，他们并不拥有有形资产。不久前，搭乘出租车意味着你需要在大街上挥手拦下出租车，告诉司机你的目的地，并以现金支付车费。整个过程中没有任何数据的参与。而今天，你打开你的手机叫车软件，实时跟踪GPS定位的路线，最后用信用卡支付出租车费，再通过社交媒体平台给司机写下评分，同时司机也可对你的这次乘车写下评论。单是这样的一次乘车就创建了四种类型的数据。这些原始的、非结构化的数据大量驻留在数据水库或数据湖中，如何从这些数据水库中提取价值， 成为了以大数据为主角的故事中很重要的一部分。

与任何种类的科技发展一样，许多企业会与开拓者一起，在此大数据之旅的不同阶段找到自己的定位。有些企业只是迈开了第一步，他们知道他们必须从某个地方开始，并明白这些数据是公司的重要资产。这过程与整理存储在车库中旧报纸和杂志有些类似：面对眼前无序的杂物总是令人望而生畏，但我们要认识到这种挑战的艰巨性只是在市场上相对普遍的看法，而不是技术的原因。

还有一些企业也会遇到路障。随着计算资源的不断延展，他们认为他们需要购买额外的基础设施、存储，并打造更强的计算能力，甚至找到一个数据科学家来补足现有的IT专家资源。即使已经达到这样的认识高度，这些企业仍然在丢弃数据，因为他们苦于没有合适的工具和技术。

而现实情况是，我们已经有工具和技术来支持大数据之旅，只要你知道去哪里找到它们。

大数据和云：完美的婚姻

今天，云中的这些工具已经实现了更广泛的可用性。云计算意味着基础设施的资源触手可及，而当这些云资源采取了大数据实验室的形式，那么理想的解决方案已经到位。如今，在大数据环境下几天即可完成部署，而针对不同类型的数据处理也不需要冗长的配置过程。作为已经预建好的环境，企业可以直接使用。这一切就像把钥匙直接交给业务用户，而不是一个数据科学家。

通过最佳的解决方案，用户不必顾虑幕后过程的繁冗，并可根据即时需求获得可扩展的弹性资源。用户可以将注意力集中在帮助他们协调数据分析过程的统一管理平台，专注于最重要的事——如手中的业务，而不是技术本身和基础设施。所有这一切对于帮助企业从数据中快速获得价值来说至关重要。

大数据之旅的开始

这就是我们所说的数据实验室（Data Lab），它能从甲骨文公司的Oracle云中获得。在云环境中，大数据并不是一个单一的产品，而是那些透明多样的相关数据集成业务洞察的技术组合。大数据发现之旅由数据源获取，通过可视化的方式，对业务用户进行合理的整合指导。更重要的是，它是一个可以让你体验并快速工作、进行数据探索的环境。

这是一个重要的转折点，犹如1876年爱迪生发明工厂的诞生。爱迪生发誓要实现每六个星期一个小演变、每半年一个重大发明的创举。他最终实现了他的目标，创造了多项发明，包括我们日常生活中必备的灯泡，他塑造了现代世界。

而现代的创新实验室鼓励有趣和极具创造性的分析，并扩展和连接到你的业务。由于数据本身是正确的，所以最终答案也应该是正确的。但目前还没有正式的起点，也没有官方的终点线。确定有的只是一个粗略的罗盘方位来指示大的方向。在创新实验室中，你的第一个需要验证的问题可能并不是正确的问题，你也会在未来发现更多的问题。试验和错误是被允许的。但你必须开始旅程，利用大数据，找到适合你的业务和答案，并告诉你下一步去哪里。

企业业务线管理者与数据科学家携手合作

这种方法非常新颖，业务线的用户和数据科学家可一起使用数据实验室，并将此纳入企业主要流程、企业规划和业务执行之中。

诚然，数据分析在制定企业战略中担当着重要的角色，而现在我们更将它扩展至企业各个职能单位的大数据试验当中，如财务和市场营销部门。他们将数据分析和业务线的人员组织起来，找到新的方法来应对挑战，探索公司如何开展业务的创新，并寻找新的收入来源。事实上，真正的成功指标是有多少普通员工成为了新的数据科学家。

通过帮助现有的产品增值、改善流程，并帮助创造新产品，数据有助于提升企业的竞争优势。利用从客户互动收集到的数据，可以更好地实现与客户的互动，增加收入，提高忠诚度和客户满意度。而合适的系统必须进行扩展，支持大型数据项目。

安全和高性能

如此大量的数据存储和主动处理，需要面对的另外一个问题就是安全性。在本地部署环境中，企业竭尽全力保障核心数据资产的安全，并想了解云端系统的安全性是否也可以得到同样的保证。现实情况是，许多组织，尤其是金融或商业组织，其关键在于核心业务，而不是IT。云供应商如甲骨文有着打造企业IT系统的悠久历史并堪称安全专家，拥有强大的团队确保整个计算环境中数据的安全，包括在数据中心及软件、中间件、硬件三层环境。

另外，组织也不必担忧数据在云中的物理位置。大数据分析可以发生在不同的位置，一般靠近数据采集点的分布式存储，或是在本地完成处理，这取决于数据的类型。

一种新的资本形式

无论是多大规模的组织或业务部门，也无论在何处，没有数据进行决策就像是在黑暗中射击，还抱有希望击中你的目标，或盲目进行猜测。数据应被视为一种新的资本形式，企业应对其进行投资来提升整体竞争优势。而此范围必须扩展到传统的数据源和数据格式之外。

不管你喜欢与否，每个组织都将被大数据革命波及。唯一的问题在于你：你想仅仅依靠传统的数据仓库来获得局部问题的部分答案，还是积极扩展，充分利用所有数据的价值。

我想你会选择后者！