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
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23