甲骨文:大数据挑战人类的想象

李晓菲 发表于:14年03月27日 10:34 [原创] DOIT.com.cn

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[导读]“商业和体育其实十分相似,企业若想在商业上取得大成就,就必须尽快转变思维。大数据是一种技术、是一个平台,更是商业模式的转变。人们在决策时,从以往仅凭直觉,开始转向依靠数据来做决定。”Rich说道

DOIT软件与服务频道原创报道 在去年的美洲杯帆船赛上,美国甲骨文队在此前以1-8的差距,一度落后于新西兰酋长队,后来不可思议地以8连胜完成了一场惊天大逆转,这是美洲杯历史上耗时最长的一次总决赛。

今天,甲骨文业务分析产品事业部副总裁Rich Clayton向记者透露了美国队绝地反击的秘密武器——大数据。在这艘冠军船上有300个传感器,每秒产生3000数据点、每天产生超过1GB的数据量,专家们根据这些数据来制定行进策略,有计划地逐步实现反超。

“商业和体育其实十分相似,企业若想在商业上取得大成就,就必须尽快转变思维。大数据是一种技术、是一个平台,更是商业模式的转变。人们在决策时,从以往仅凭直觉,开始转向依靠数据来做决定。”Rich说道。

有人可能会认为大数据只与大公司相关,但Rich一点也不这么认为。他向我们举了一个生产窗户的小型制造商的例子。这个公司只有500名员工,但是他们目前正通过在窗户上加感应器,来收集用户家里的能源用量和湿度。得到这个数据之后,该公司就可以为用户提供新的服务,使家庭用电量减少。

甲骨文业务分析产品事业部副总裁Rich Clayton

这是小公司针对大数据做的一个创新。Rich谈道:可能企业不一定要去投资昂贵的硬件,他们可以通过云的模式来实现自己的数据战略。但在这之前需要解决的是,企业需要真正转变思维,将决策的制定改为数据导向型。

然而,我们目前看到的是,企业通过云能够真正部署的大数据应用还十分有限。虽然各大厂商也都在谈辐射中小企业,但还真得再多加把劲!

甲骨文对于如何帮助客户实现大数据战略,主要是从四个方面:

一、 加快数据驱动行为

调查数据显示,公司在IT方面的支出有63%是用来保持系统畅通,而不是用于创新。这是因为很多公司信息割裂,大家各自为政,甲骨文所要做的第一步就是为企业提供全面商务智能平台,使其更了解所有供应商和用户,在统一的维度上获得所需的信息。

Rich又向我们展示了一个生动的例子。一个音乐家搭乘美联航的班机,结果他的吉他被意外损坏。这是一把对他十分重要的吉他,已经使用了三十年。当联合航空拒绝为破损的吉他赔偿时,音乐家在YouTube上用弹唱的方式讲述了这个故事,六个月时间视频点击突破1300万次。如果美联航能够及早处理好顾客的这起投诉,就不会发生之后的曝光,企业的形象就能够免于遭受如此巨大的损失。

二、 快速解决新问题

大数据和商业智能不同的地方正是在于它需要处理大量的非结构化数据。甲骨文在2011年收购了一家公司Endeca,这家公司善于把结构化和非结构化数据放到同一个环境中进行分析。在今天,企业不仅仅需要总结规律,还要能够预见未来,及时做好准备。在美国Land O’Lakes农场,借助Endeca技术,农户主通过手中的iPad,就可以看到利用卫星数据绘制的热地图,它能够预测未来12小时这块土田地可能会感染什么样的疾病,如果感染以后,他该用什么办法来处理。

三、 更准确的预测

现在行业里预测性的分析应用的范围还比较狭隘,主要是银行业用来预测欺诈,当然,这也意味着巨大的商机。预测分析的能力分两种,一种是数据库内的分析,不需要移动数据;另外一种就是开源的预测,甲骨文提供的Oracle R Enterprise实现了R开源统计环境与Oracle Database11g的集成, 为进行更进一步的数据分析提供了一个企业就绪的、深度集成的环境。

四、 建立数据储藏库

大数据来源丰富,种类各不相同,既有结构化数据也有非结构化数据,所以很难简单放到一个数据仓库里面处理。甲骨文将非结构化数据整合到Hadoop,在预置好的Hadoop中进行分析。再通过Oracle 大数据连接器优化了 Hadoop 与 Oracle 数据库和 Exadata 之间的集成,将Hadoop系统无缝地连接到Oracle数据库系统中,实现非结构化和结构化数据的拼接,如此来快速实现结构化和非结构化数据的存储和分析。

甲骨文除了在这四个模块发力大数据之外,还多次提到了机器学习。在不久之前IBM刚将其大数据平台易名为Watson Foundation,Watson技术中很重要的模块就是机器学习。IBM将机器学习上升到了其大数据战略灵魂的高度,不知道甲骨文又是如何看待的?

“认知计算其实并不是一个新概念,它已经存在了40年。它的具体的应用非常广,包括在医疗行业甚至国家安全等方面,甲骨文是采用开源的方式,鼓励所有的开发商贡献他们的力量解决一些全新问题。”

各大IT公司对于大数据战略的定位差异很大,在IBM那里是香饽饽的认知计算,在甲骨文这里也就只是“放养”。然而对于认知计算和大数据的结合能开出什么样的花朵,我们也只有拭目以待。

[责任编辑:李晓菲]
“关于移动性解决方案的设计、实施、部署、技术方面我们没有任何的挑战。但是,对于帮助客户正确了解移动化,我们存在着挑战。”Shiva说道。
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