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甲骨文:大数据海洋中的灯塔

DOIT云计算 12年07月16日 09:40 【原创】 作者:咸师 责任编辑:赵航

导读:第二届大数据世界论坛”(BDWF 2012)在北京召开,会上甲骨文公司全球副总裁、大中华区技术总经理喻思成发表主题演讲《消费大数据的智慧之路》,介绍了甲骨文公司在大数据领域的策略。

关键词: 解决方案 甲骨文 大数据

第二届大数据世界论坛”(BDWF 2012)在北京召开,会上甲骨文公司全球副总裁、大中华区技术总经理喻思成发表主题演讲《消费大数据的智慧之路》,介绍了甲骨文公司在大数据领域的策略。喻思成介绍,Oracle既是一家数据库公司,又是中间件和ERP公司,是一家完整的软硬件一体化的IT处理厂商、IT工具的厂商。Oracle对自己的定位是IT 平台厂商,与很多厂商一起合作,为每一个客户提供最全面的解决方案。

甲骨文对大数据的理解

大数据像是一把双刃剑,当我们用好这把剑我们可以披荆斩棘,创造价值,但稍不留神就可能砍伤自己。大数据时代,我们怎么才能用好这把剑。甲骨文作为数据库领域的元老,在本次大数据论坛中亮出了自己的宝剑。

大数据其实只是在数据前面加了一个“大”字,其实对大数据的策略,就是对于数据的策略,大数据只不过是数据中的一部分。

如何利用大数据、大数据的成本、大数据的回报,以及看到大数据的结果。Oracle在过去的很多年中和很多友商建立起了数据的应用、数据的技术、数据的产品。我们在谈论大数据的时候不要忘了都是基于以前已经有的东西,所有大数据产生的结果都要和今天所有关系型的平台连接起来。

甲骨文现在已经有的一些平台是大家耳熟能详的,你有很多数据源,在数据源中你可以抽取起来,把它放到数据库或者数据仓库,前面有数据分析平台,有很多公司部门级的应用、公司级应用对数据进行消费和使用,这是甲骨文在过去二三十年里已经建立起的传统关系型的数据库,三重的架构、中间件平台、前面建立起大型的应用。

如何处理大数据?

如何使用现有的新的大数据,把有价值的部分抽取出来,融合到已经现有的成熟数据管理和分析体系中。如果把这样成熟的数据管理和分析体系用各个层次解开的话,就需要有一个最底下的数据源层,比如关系型数据库的数据源。甲骨文数据收集层次,通过数据采集交换的平台,把它存储下来,这是第一步需要做的。然后在数据计算层,对数据进行处理和计算,无论是哪种数据源过来,哪种数据存储的方式,到最后要把数据整合起来。

以前有很多数据整合的工具,这些数据整合的工具可以在某一个时间的切面或者一段时间长度里或者整体的数据,把它进行一个切片,把它进行一个展示。所以,它更多是一个数据整合和展示的方式。在数据整合完了以后,人们对后端的数据源可能已经不在乎它从哪个源头来了以后,我们在之上才真正开始谈智慧的层面。在这个层面可能有数据库,有数据仓库,可能有文件系统,然后把它真正递交给数据消费层。

在这个数据消费层有应用系统平台,有数据平台,有数据服务。然后在底层讨论怎么用BI最漂亮的方式、最可见的方式、最快速的方式、最可调整的方式,把数据洞察出来,把数据通过BI的方式展现出来。我们有报表系统,有交互式分析。

面对非结构化数据的处理

在大数据时代我们发现,数据源不仅仅有传统的结构化数据,还有很多非结构化的数据。比如说,有机器产生的数据,互联网产生的数据,企业内部产生的数据。用传统的数据存储方式已经不符合要求,而且本身的要求也是有变化的,对于结构化的数据处理方式的要求和现在大数据处理方式的要求不完全一样。但是不管怎么样,我们今天并不是要完全颠覆过去传统的处理方式,而是在这里面要加进很多新的处理方式,然后形成一个更完善、更完整的数据管理和处理体系。

甲骨文对大数据的策略

Oracle公司是一个数据库公司之家,后来它成为一个中间件公司,成为ERP公司,成为完整的软硬件一体化的IT处理厂商,IT工具的厂商。甲骨文对自己的定位是IT平台厂商,它提供的是一个平台,跟其它厂商合作,与工具厂商,与实施厂商,与深度挖掘的厂商进行合作,为每一个客户提供最全面的解决方案。

Oracle公司更专注的是结构化的工具,RDBMS平台,或者是ERP平台等。在过去的一年中,Oracle公司也走入了大数据的时代,也提供了一些处理大数据的技术和平台。前不久刚刚发布了自己的大数据一体机平台,把大数据的存储、大数据的处理、大数据的BI展现在一台机器中全部融合进去,同时Oracle公司提供了自己的一体化机器,这是在Analytics方面的产品,提供了一体化BI的产品,它是把软件、硬件、存储、网络交换全部集合在一台机器中去。

总结

甲骨文在大数据时代所扮演的角色就像是大海中的灯塔,它提供了一系列解决航行的方案,帮助你在大数据这片海洋中行驶。从后端的数据源、数据存储、数据仓库处理、前端中间件、前端BI展现,大数据本身只是数据蓝图的补充,这就使得无论是关系型的数据库还是非关系型的大数据产品,最后都能为企业提供真正的完整解决方案。

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