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
在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30