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甲骨文:大數據挑戰(zhàn)人類的想象

李曉菲 發(fā)表于:14年03月27日 10:34 [原創(chuàng)] DOIT.com.cn

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[導讀]“商業(yè)和體育其實十分相似,企業(yè)若想在商業(yè)上取得大成就,就必須盡快轉變思維。大數據是一種技術、是一個平臺,更是商業(yè)模式的轉變。人們在決策時,從以往僅憑直覺,開始轉向依靠數據來做決定!盧ich說道

DOIT軟件與服務頻道原創(chuàng)報道 在去年的美洲杯帆船賽上,美國甲骨文隊在此前以1-8的差距,一度落后于新西蘭酋長隊,后來不可思議地以8連勝完成了一場驚天大逆轉,這是美洲杯歷史上耗時最長的一次總決賽。

今天,甲骨文業(yè)務分析產品事業(yè)部副總裁Rich Clayton向記者透露了美國隊絕地反擊的秘密武器——大數據。在這艘冠軍船上有300個傳感器,每秒產生3000數據點、每天產生超過1GB的數據量,專家們根據這些數據來制定行進策略,有計劃地逐步實現(xiàn)反超。

“商業(yè)和體育其實十分相似,企業(yè)若想在商業(yè)上取得大成就,就必須盡快轉變思維。大數據是一種技術、是一個平臺,更是商業(yè)模式的轉變。人們在決策時,從以往僅憑直覺,開始轉向依靠數據來做決定。”Rich說道。

有人可能會認為大數據只與大公司相關,但Rich一點也不這么認為。他向我們舉了一個生產窗戶的小型制造商的例子。這個公司只有500名員工,但是他們目前正通過在窗戶上加感應器,來收集用戶家里的能源用量和濕度。得到這個數據之后,該公司就可以為用戶提供新的服務,使家庭用電量減少。

甲骨文業(yè)務分析產品事業(yè)部副總裁Rich Clayton

這是小公司針對大數據做的一個創(chuàng)新。Rich談道:可能企業(yè)不一定要去投資昂貴的硬件,他們可以通過云的模式來實現(xiàn)自己的數據戰(zhàn)略。但在這之前需要解決的是,企業(yè)需要真正轉變思維,將決策的制定改為數據導向型。

然而,我們目前看到的是,企業(yè)通過云能夠真正部署的大數據應用還十分有限。雖然各大廠商也都在談輻射中小企業(yè),但還真得再多加把勁!

甲骨文對于如何幫助客戶實現(xiàn)大數據戰(zhàn)略,主要是從四個方面:

一、 加快數據驅動行為

調查數據顯示,公司在IT方面的支出有63%是用來保持系統(tǒng)暢通,而不是用于創(chuàng)新。這是因為很多公司信息割裂,大家各自為政,甲骨文所要做的第一步就是為企業(yè)提供全面商務智能平臺,使其更了解所有供應商和用戶,在統(tǒng)一的維度上獲得所需的信息。

Rich又向我們展示了一個生動的例子。一個音樂家搭乘美聯(lián)航的班機,結果他的吉他被意外損壞。這是一把對他十分重要的吉他,已經使用了三十年。當聯(lián)合航空拒絕為破損的吉他賠償時,音樂家在YouTube上用彈唱的方式講述了這個故事,六個月時間視頻點擊突破1300萬次。如果美聯(lián)航能夠及早處理好顧客的這起投訴,就不會發(fā)生之后的曝光,企業(yè)的形象就能夠免于遭受如此巨大的損失。

二、 快速解決新問題

大數據和商業(yè)智能不同的地方正是在于它需要處理大量的非結構化數據。甲骨文在2011年收購了一家公司Endeca,這家公司善于把結構化和非結構化數據放到同一個環(huán)境中進行分析。在今天,企業(yè)不僅僅需要總結規(guī)律,還要能夠預見未來,及時做好準備。在美國Land O’Lakes農場,借助Endeca技術,農戶主通過手中的iPad,就可以看到利用衛(wèi)星數據繪制的熱地圖,它能夠預測未來12小時這塊土田地可能會感染什么樣的疾病,如果感染以后,他該用什么辦法來處理。

三、 更準確的預測

現(xiàn)在行業(yè)里預測性的分析應用的范圍還比較狹隘,主要是銀行業(yè)用來預測欺詐,當然,這也意味著巨大的商機。預測分析的能力分兩種,一種是數據庫內的分析,不需要移動數據;另外一種就是開源的預測,甲骨文提供的Oracle R Enterprise實現(xiàn)了R開源統(tǒng)計環(huán)境與Oracle Database11g的集成, 為進行更進一步的數據分析提供了一個企業(yè)就緒的、深度集成的環(huán)境。

四、 建立數據儲藏庫

大數據來源豐富,種類各不相同,既有結構化數據也有非結構化數據,所以很難簡單放到一個數據倉庫里面處理。甲骨文將非結構化數據整合到Hadoop,在預置好的Hadoop中進行分析。再通過Oracle 大數據連接器優(yōu)化了 Hadoop 與 Oracle 數據庫和 Exadata 之間的集成,將Hadoop系統(tǒng)無縫地連接到Oracle數據庫系統(tǒng)中,實現(xiàn)非結構化和結構化數據的拼接,如此來快速實現(xiàn)結構化和非結構化數據的存儲和分析。

甲骨文除了在這四個模塊發(fā)力大數據之外,還多次提到了機器學習。在不久之前IBM剛將其大數據平臺易名為Watson Foundation,Watson技術中很重要的模塊就是機器學習。IBM將機器學習上升到了其大數據戰(zhàn)略靈魂的高度,不知道甲骨文又是如何看待的?

“認知計算其實并不是一個新概念,它已經存在了40年。它的具體的應用非常廣,包括在醫(yī)療行業(yè)甚至國家安全等方面,甲骨文是采用開源的方式,鼓勵所有的開發(fā)商貢獻他們的力量解決一些全新問題。”

各大IT公司對于大數據戰(zhàn)略的定位差異很大,在IBM那里是香餑餑的認知計算,在甲骨文這里也就只是“放養(yǎng)”。然而對于認知計算和大數據的結合能開出什么樣的花朵,我們也只有拭目以待。

[責任編輯:李曉菲]
“關于移動性解決方案的設計、實施、部署、技術方面我們沒有任何的挑戰(zhàn)。但是,對于幫助客戶正確了解移動化,我們存在著挑戰(zhàn)!盨hiva說道。
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