京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从大数据中创造价值的关键,在于选择合适的工具来迁移与储存资料,进而有效地发掘新洞察。为了将这些洞察转换为可执行的营运策略,新资料必须能与现有的资料、基础架构、应用程式与流程安全地整合在一起。甲骨文最新发表的解决方案能无缝地协同运作,协助企业以更低成本、更少风险,更快地发挥企业大数据的效益。这些解决方案能让客户安全地存取Hadoop、NoSQL和关联式资料库,以便轻松、并具成本效益地分析大量且多样化的资料集(data set)。
IDC 商业分析研究副总裁Dan Vesset表示:「单一技术将不再足以支援所有的分析使用情况,此外,若将资料管理与分析视为无关连性的专案,将会导致难以管理IT的困境并面临不必要的风险;IDC预测,到2017年前,统一的资料平台架构将成为企业大数据与分析策略的基础,这种统一化的趋势将出现在资讯管理、分析、和搜寻技术等层面。」
甲骨文大数据部门副总裁Neil Mendelson表示:「资料已成为一种新形态的资产,企业必须策略性地投资其资料资产,以创造最佳的投资回收。甲骨文提供一整合式平台,协助客户简化所有资料的存取、发掘新洞察、实时(real-time)预测成果,并确保所有资料的有效管理与安全性。」
甲骨文最新大数据解决方案亦可无缝运作于日前发布的Oracle Big Data Appliance X5和Oracle Exadata Database Machine X5上。这些解决方案结合在一起,可为企业提供一完整、具成本效益的平台,以便存取、发掘、管理、保护、进而实现大数据之价值。
最新发布的大数据创新方案包括:
● Oracle Big Data Discovery:这是「Hadoop 的视觉呈现」,并是一可集发现、探索、转换、发掘以及分享大数据洞察为一体的端到端产品。大数据资产可被组织内更多的商业分析师所使用,因此能降低风险,并缩短大数据专案创造价值的时间。
● Oracle GoldenGate for Big Data:以Hadoop为技术基础,让客户从异质交易型系统实时串流非结构化资料到大数据系统,包括Apache Hadoop、Apache Hive、Apache HBase以及Apache Flume。透过将既有的实时架构纳入大数据解决方案中,Oracle GoldenGate for Big Data协助客户强化大数据分析的专案项目,并确保大数据库能与生产系统同步更新。
● Oracle Big Data SQL 1.1:拥有与甲骨文资料库一样的安全性,这是一种可将Oracle SQL扩展至Hadoop和NoSQL的技术。透过一条Oracle SQL语句的快速查询,即可通透地存取Hadoop、NoSQL和Oracle Database中的资料。Oracle Big Data SQL 1.1可为Hadoop和Oracle Database提供更紧密的整合,查询性能较之前的版本提高40%。
● Oracle NoSQL Database 3.2.5:这套具调适性的解决方案,能让开发人员建立高效能的新一代应用程式。此最新版本具备可预测的低延迟、RESTful API、和基于Thrift的 C API,并与Oracle Big Data平台整合在一起。以Oracle Big Data SQL为基础,Oracle NoSQL Database 3.2.5亦可支援资料定义语言(DDL),因此能更容易地使用SQL来查询NoSQL资料。
Oracle Big Data Discovery现已正式上市
Oracle Big Data Discovery可充分发挥Hadoop的强大功能,使用者能快速、轻松地将塬始资料转换为可执行的商业洞察。
● 如同线上购物般轻松地探索大数据:Oracle Big Data Discovery具备绝佳的视觉介面,能在Hadoop中发现并探索塬始资料。类似于便条纸一样,它可揭露资料属性与资料组合之间的统计关联性,进而可评估此资料集是否具有潜能并值得进一步的研究与资源运用。使用者可透过熟悉的指引式导航与强大的搜寻功能,轻松浏览互动式的视觉资料目录。
● 大规模地转换并增强资料:Hadoop 中的塬始资料在进行分析前需先准备就绪。透过直观、类似试算表的使用方式,Oracle Big Data Discovery可降低耗时的准备周期并简化资料矛盾,使用者无需改用其他的工具或撰写程式码,即可增强资料的可视性,让更多的时间投入在资料分析上。
● 发掘和分享以发掘新价值:资料发掘与分析使用的工具与资料准备不同。Oracle Big Data Discovery可协助使用者无缝地从准备工作迁移到资料分析,并可一键分享资料洞察。使用者能就资料产出的结果强化合作,将塬始资料集传回 Hadoop,并在Pig、Hive和Python等其他工具上进一步运用资料结果。
● 将大数据开放予更多人使用:大数据常仅被一些非常专业、收费高昂且少数的资料科学家所使用,Oracle Big Data Discovery能让大数据更容易管理,使包括分析团队与商业使用者等更多人员轻松地运用大数据。它可与既有的大数据工具整合,让企业轻松地扩大其大数据团队,充分发挥企业的人力资本、并从资料资产中获得最大的效益。
支援性资源
● Big Data Discovery:创造价值的五个步骤
● 透过Facebook、Youtube、Twitter了解 Oracle Big Data Discovery
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27