隨著云計算技術、物聯網技術的(de)(de)興起(qi)，企(qi)業(ye)需要應(ying)對的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)規模越(yue)(yue)來越(yue)(yue)大(da)、數(shu)(shu)據(ju)格式(shi)越(yue)(yue)來越(yue)(yue)復雜(za)、數(shu)(shu)據(ju)收集速(su)度越(yue)(yue)來越(yue)(yue)快，也使得它和(he)傳統(tong)意(yi)義的(de)(de)業(ye)務數(shu)(shu)據(ju)相比，有(you)了明顯的(de)(de)特點。今天(tian)企(qi)業(ye)對大(da)數(shu)(shu)據(ju)分析的(de)(de)意(yi)義也有(you)了新(xin)的(de)(de)理解。

應對這(zhe)(zhe)些(xie)特點，計算機(ji)界(jie)(jie)、科技(ji)界(jie)(jie)也(ye)需要與時俱進，在技(ji)術上做(zuo)一(yi)些(xie)創新(xin)和(he)變革，使得這(zhe)(zhe)些(xie)數據能夠(gou)成為企業真正的(de)(de)數據資產。我們(men)經(jing)(jing)常也(ye)會做(zuo)一(yi)些(xie)數據分析，著眼(yan)于對已經(jing)(jing)發生的(de)(de)事情的(de)(de)一(yi)些(xie)歸納、總結。現(xian)在我們(men)探討大(da)(da)數據，人(ren)們(men)更關(guan)心數據如何創造(zao)(zao)一(yi)個未來(lai)。對于我們(men)講的(de)(de)數據的(de)(de)部分，不僅(jin)僅(jin)是關(guan)注(zhu)過去，還關(guan)注(zhu)于對未來(lai)的(de)(de)價值創造(zao)(zao)，這(zhe)(zhe)是大(da)(da)數據的(de)(de)一(yi)個新(xin)的(de)(de)使命， 甲骨(gu)文中(zhong)國區技(ji)術總經(jing)(jing)理(li)兼(jian)大(da)(da)數據和(he)商(shang)務分析業務總經(jing)(jing)理(li)高禮強如此說。

面(mian)對企業對大(da)數(shu)據處理的(de)新要求，以及(ji)大(da)數(shu)據的(de)新的(de)使命，甲骨文對數(shu)據的(de)收集、管理、分析，最后(hou)形成價值(zhi)，有(you)著自己的(de)理解。

從數據(ju)到智慧：大數據(ju)分(fen)析的(de)四個層次

甲骨文認為(wei)，從(cong)原始的(de)數據到如何形(xing)成為(wei)企業的(de)數據資(zi)本(ben)、數據的(de)智慧，從(cong)技術處理(li)上要經過(guo)四(si)個環節：

第一(yi)、數據的(de)(de)形(xing)成(cheng)。現今(jin)企業面臨(lin)的(de)(de)數據源非常繁(fan)雜，也(ye)(ye)非常多，也(ye)(ye)傳統的(de)(de)數據來(lai)源相比，有了(le)革命(ming)性的(de)(de)變化。如何采集(ji)內、外(wai)應用系統的(de)(de)，以(yi)及外(wai)部合作伙伴的(de)(de)數據，使這些不(bu)同形(xing)態的(de)(de)數據最終形(xing)成(cheng)一(yi)個可管理(li)，放置(zhi)在(zai)數據湖中 這樣的(de)(de)數據的(de)(de)收集(ji)、獲取(qu)、整理(li)的(de)(de)過(guo)程，正(zheng)式(shi)數據形(xing)成(cheng)的(de)(de)過(guo)程。

第二(er)、數據(ju)(ju)(ju)到(dao)(dao)信(xin)息。數據(ju)(ju)(ju)形(xing)成后，在數據(ju)(ju)(ju)湖中的(de)(de)類型是多(duo)種多(duo)樣的(de)(de)，有(you)關(guan)系(xi)型數據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)、有(you)非關(guan)系(xi)型數據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)，即(ji)有(you)表格形(xing)式(shi) 有(you)行有(you)列的(de)(de)，是很工整的(de)(de)高價(jia)值的(de)(de)數據(ju)(ju)(ju)，也圖片、視頻的(de)(de)形(xing)態不(bu)一的(de)(de)數據(ju)(ju)(ju)，如何把這些數據(ju)(ju)(ju)有(you)序地管理起(qi)來，是數據(ju)(ju)(ju)到(dao)(dao)信(xin)息的(de)(de)過程。

第(di)三(san)、信息(xi)到(dao)(dao)知識。所(suo)有信息(xi)匯總(zong)以后，要經(jing)過數(shu)據(ju)探索的過程。因為如果(guo)數(shu)據(ju)只的累積(ji)起(qi)來(lai)，而不積(ji)極探索它、利用(yong)它、分(fen)析(xi)它，這些數(shu)據(ju)仍然(ran)只是(shi)(shi)沉睡的金礦。這個(ge)探索的過程是(shi)(shi)從信息(xi)到(dao)(dao)知識的概念。

第四、知(zhi)(zhi)識到智慧(hui)。探(tan)索出來(lai)的(de)結果，我們要把(ba)(ba)它使用(yong)起來(lai)，引領企(qi)業(ye)的(de)業(ye)務(wu)流程的(de)改進(jin)，新業(ye)務(wu)的(de)產生，把(ba)(ba)這(zhe)些東(dong)西形成(cheng)新的(de)價值(zhi)，這(zhe)是大數據運(yun)用(yong)的(de)一個更高(gao)的(de)階段 從(cong)知(zhi)(zhi)識到智慧(hui)。

基于以上(shang)四(si)個(ge)層面(mian)，甲(jia)骨(gu)文(wen)看到企業需要(yao)這樣一個(ge)大(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)平臺(tai) 它的能力要(yao)非常(chang)完(wan)整。正(zheng)如甲(jia)骨(gu)文(wen)亞(ya)太地區大(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)和分析專家團(tuan)隊(dui)總(zong)監Barba Jan-Haleem所(suo)說(shuo)， 從甲(jia)骨(gu)文(wen)的角度，包(bao)括(kuo)(kuo)很多越來越多的客(ke)戶(hu)的角度來看，他們(men)會(hui)認(ren)為(wei)大(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)不單(dan)單(dan)是包(bao)括(kuo)(kuo)非結(jie)構化(hua)數(shu)據(ju)(ju)，同(tong)一時間還會(hui)包(bao)括(kuo)(kuo)結(jie)構化(hua)數(shu)據(ju)(ju)，所(suo)以大(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)應該是所(suo)有數(shu)據(ju)(ju)的一個(ge)全集。同(tong)一時間，針對所(suo)有數(shu)據(ju)(ju)來說(shuo)，甲(jia)骨(gu)文(wen)希望(wang)給到他們(men)的不單(dan)單(dan)是甲(jia)骨(gu)文(wen)接近40年的管理數(shu)據(ju)(ju)的經驗，同(tong)時希望(wang)把結(jie)構化(hua)和非結(jie)構化(hua)數(shu)據(ju)(ju)整合(he)在一起，讓它發揮更大(da)(da)的價值，產生(sheng)真(zhen)正(zheng)的數(shu)據(ju)(ju)，為(wei)客(ke)戶(hu)提供業務創新的價值點(dian)。

甲骨文(wen)大(da)數據(ju)管理(li)平臺

甲骨文大數(shu)據(ju)(ju)管理平(ping)臺建立了(le)一(yi)種數(shu)據(ju)(ju)湖。這一(yi)大數(shu)據(ju)(ju)湖具備了(le)處理不(bu)(bu)同(tong)(tong)數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)這樣一(yi)種能(neng)力，形象(xiang)地講，就(jiu)是(shi)不(bu)(bu)同(tong)(tong)技術的(de)(de)組合(he)，它包含有(you)傳(chuan)統的(de)(de)關系型數(shu)據(ju)(ju)庫(ku)的(de)(de)技術，有(you)以Hadoop為代表的(de)(de)新的(de)(de)分布式計(ji)，還有(you)一(yi)些特殊的(de)(de)高(gao)并發處理能(neng)力的(de)(de)像(xiang)NoSQL的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)庫(ku)能(neng)力。這樣的(de)(de)一(yi)個多(duo)種技術組合(he)平(ping)臺，讓企業具備了(le)處理全數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)能(neng)力。

由上(shang)圖的(de)(de)參考架構中，我(wo)們(men)可以(yi)看出大數(shu)據(ju)的(de)(de)管(guan)理是甲骨(gu)文(wen)(wen)在(zai)大數(shu)據(ju)解決方案的(de)(de)核心部(bu)(bu)分(fen)。在(zai)這(zhe)一部(bu)(bu)分(fen)數(shu)據(ju)水(shui)庫能夠把全(quan)數(shu)據(ju)管(guan)理起來，可以(yi)基于甲骨(gu)文(wen)(wen)技術(shu)，可以(yi)基于甲骨(gu)文(wen)(wen)與(yu)其合作伙伴的(de)(de)技術(shu)，如Cloudera，更可以(yi)基于企(qi)業自己搭建Hadoop平臺。甲骨(gu)文(wen)(wen)可以(yi)提供技術(shu)力(li)量，把企(qi)業的(de)(de)軟硬件(jian)、網絡、Hadoop和不同的(de)(de)技術(shu)進行銜接。

另外，在(zai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)探(tan)(tan)索中(zhong)，如何(he)把數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)變成有用的(de)信息和(he)(he)知識。甲骨(gu)文大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)平(ping)(ping)臺提供了(le)多種直觀、可視(shi)化(hua)(hua)的(de)工具(ju)，有基于甲骨(gu)文收(shou)購的(de)Endeca平(ping)(ping)臺之上的(de)Hadoop版(ban)本 Hadoop可視(shi)化(hua)(hua)探(tan)(tan)索平(ping)(ping)臺，它(ta)使企業大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)探(tan)(tan)索過(guo)程簡(jian)化(hua)(hua)為五步，即連(lian)接企業的(de)大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)源(yuan)、可視(shi)化(hua)(hua)展示(shi)大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)湖全(quan)景、數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)轉換和(he)(he)整理過(guo)程、探(tan)(tan)索數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)中(zhong)的(de)規律，相關性、發布和(he)(he)分享(xiang)探(tan)(tan)索結果。還(huan)有Big Data Discovery大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)發現工具(ju)，其(qi)機制在(zai)業內還(huan)沒有完全(quan)一致(zhi)的(de)。

甲骨文(wen)大(da)數據平臺設計三要素

事實上，在從概念到具(ju)體落實到大數據(ju)處理方案(an)的設計、執(zhi)行以及(ji)開發時，甲骨文始終(zhong)遵循著三個關鍵(jian)點：

數(shu)(shu)據的平等性(xing)：這個(ge)平等是(shi)指甲骨文希望(wang)給客(ke)戶的方案能夠(gou)平等地處理(li)各種類(lei)型的數(shu)(shu)據：結(jie)構化、非結(jie)構化、半結(jie)構化，無論這些數(shu)(shu)據是(shi)來自(zi)于數(shu)(shu)據庫、傳感器數(shu)(shu)據還是(shi)網(wang)絡(luo)日志，還是(shi)用戶的點擊流。

數(shu)據的流動(dong)性：甲(jia)骨文(wen)希望(wang)客戶的數(shu)據能像錢在(zai)所有(you)的銀行和客戶之間一(yi)樣流動(dong)起來，在(zai)商業活動(dong)中(zhong)流動(dong)起來。甲(jia)骨文(wen)希望(wang)幫(bang)助客戶把數(shu)據也流動(dong)起來產生價(jia)值。

數據的(de)安全性(xing)：這一安全包括客(ke)戶(hu)把(ba)(ba)數據放在甲骨(gu)文的(de)云端(duan)、工程一體機，以及(ji)放在客(ke)戶(hu)自己的(de)硬件里面，甲骨(gu)文都希望(wang)幫(bang)客(ke)戶(hu)把(ba)(ba)這個數據安全性(xing)做(zuo)到最好。

這一大數(shu)據(ju)(ju)(ju)端(duan)到(dao)端(duan)的(de)方(fang)案，除了(le)(le)包括(kuo)數(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)采集、管理、分析(xi)(xi)，甲(jia)骨文(wen)還(huan)引(yin)入了(le)(le)第(di)三個功能 數(shu)據(ju)(ju)(ju)實驗(yan)(yan)室。數(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)采集是(shi)幫(bang)助各位獲得它需要的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)，包括(kuo)傳感器(qi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)、網絡數(shu)據(ju)(ju)(ju)或者是(shi)機器(qi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)、業(ye)務系統數(shu)據(ju)(ju)(ju);數(shu)據(ju)(ju)(ju)管理是(shi)管理各種(zhong)類型(xing)的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)，幫(bang)企(qi)業(ye)更(geng)好地把數(shu)據(ju)(ju)(ju)管理、存儲起來;分析(xi)(xi)部分就是(shi)通過數(shu)據(ju)(ju)(ju)來改變工作場所和勞動(dong)力(li)。那么，分析(xi)(xi)步驟之前，甲(jia)骨文(wen)為什(shen)么引(yin)入了(le)(le)這個數(shu)據(ju)(ju)(ju)實驗(yan)(yan)?

數據實驗：作用(yong)幾何(he)?

數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)實(shi)(shi)驗(yan)(yan)室(shi)(shi)有幾點(dian)(dian)：第一是(shi)(shi)針對原(yuan)始(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)：第二幫助用戶(hu)探索(suo)原(yuan)始(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)中的(de)(de)(de)價(jia)值(zhi)，發現(xian)原(yuan)始(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)中的(de)(de)(de)價(jia)值(zhi)后，可以把(ba)這些數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)放到以前的(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)倉庫、數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)集(ji)市里(li)面做(zuo)商務智能數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)可視化或(huo)者是(shi)(shi)分析(xi)的(de)(de)(de)過(guo)程。 數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)實(shi)(shi)驗(yan)(yan)室(shi)(shi)有點(dian)(dian)像指(zhi)南針，能夠以最(zui)快的(de)(de)(de)時間、最(zui)小(xiao)的(de)(de)(de)投入來(lai)告訴你業務的(de)(de)(de)方向(xiang)對不(bu)對。數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分析(xi)和數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)倉庫、數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)集(ji)市就如果(guo)GPS，它會(hui)(hui)把(ba)明(ming)確的(de)(de)(de)路徑顯(xian)示(shi)出來(lai)告訴我們從A到B，有多遠的(de)(de)(de)距離 但這一方法準備前期工作的(de)(de)(de)時間會(hui)(hui)比較長，如建模、數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)整理等，在數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)實(shi)(shi)驗(yan)(yan)室(shi)(shi)中這是(shi)(shi)不(bu)需要發生(sheng)的(de)(de)(de)，數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)實(shi)(shi)驗(yan)(yan)室(shi)(shi)可以直(zhi)接對原(yuan)始(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)進行實(shi)(shi)驗(yan)(yan)。創新數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)實(shi)(shi)驗(yan)(yan)可以幫助企業通過(guo)類似于(yu)高(gao)級分析(xi)、機器(qi)學(xue)習或(huo)者是(shi)(shi)更新的(de)(de)(de)大數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)技術(shu)來(lai)實(shi)(shi)現(xian)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)價(jia)值(zhi)，然后把(ba)這些數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)價(jia)值(zhi)用到人(ren)們的(de)(de)(de)日常工作中 不(bu)僅只是(shi)(shi)提供可視化，還保留整個過(guo)程的(de)(de)(de)自動化。

實際(ji)上，為實現這一功能(neng)，甲骨文提供了(le)大量的組件，用戶還可以根據具體的業務需(xu)求，去裁剪此大數據解決方案，來(lai)適(shi)應(ying)其直接需(xu)求。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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