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Oracle 白皮书 2012 年1 月 Oracle：企业大数据 Oracle 白皮书— 企业大数据 执行概要 2 简介 3 定义大数据 3 大数据的重要性 4 构建大数据平台 5 基础架构要求 5 获取大数据 5 组织大数据 5 分析大数据 6 解决方案体系 6 Oracle 大数据解决方案 8 Oracle 大数据机 8 CDH 和Cloudera Manager 9 Oracle Big Data Connectors 10 Oracle NoSQL Database 11 数据库中的分析 12 总结 14 Oracle 白皮书— 企业大数据 执行概要 如今，大数据这一术语颇受关注，但在这种关注背后，却有着一个简单的故事。数十年 来，企业一直根据关系数据库中存储的事务数据制定业务决策。但在这些重要数据之 外，还存在着非传统、结构化程度较低的数据，这是一种潜在的宝藏：Web 日志、社 交媒体、电子邮件、传感器和照片，其中蕴含着有用的信息。存储和计算能力成本的降 低让收集这些数据成为可能，而在短短几年前，这些数据还只能弃置不用。结果是，越 来越多的企业都在考虑将传统企业数据和可能极具价值的非传统数据同时用于其业务智 能分析。 为了从大数据中获得真正的业务价值，企业需要适当的工具来从不同的数据源捕获和组 织多种数据类型，并且要能结合其所有企业数据轻松分析那些数据。Oracle 提供了涉 及范围最广、集成度最高的产品组合，可以帮助企业获取和组织这些不同的数据类型， 并结合企业现有数据进行分析，从而获得新的启示并利用隐含的关系。 2 Oracle 白皮书— 企业大数据 简介 随着最近推出 Oracle 大数据机和 Oracle Big Data Connectors ，Oracle 成为首家提供全 面、集成的解决方案来满足企业各种大数据需求的供应商。Oracle 大数据战略的核心思 。 想是使企业能够通过改进其当前的企业数据架构来引入大数据和提供业务价值 通过改 进当前的企业架构，企业可以利用 Oracle 系统无可置疑的可靠性、灵活性和性能来满足 大数据需求。 定义大数据 大数据通常是指以下类型的数据：  传统企业数据 — 包括 CRM 系统中的客户信息、事务性 ERP 数据、网店交 易、总账数据。  机器生成的数据/传感器数据 — 包括呼叫详情记录 (CDR)、Web 日志、智能仪 表、制造传感器、设备日志（常称为数字信息）、交易系统数据。  社交数据 — 包括客户反馈、Twitter 等微博网站、Facebook 等社交媒体平台。 据 McKinsey Global Institute 估计，数据量以每年 40% 的速度增长，2009 年到2020 年之 间将增长44 倍。但是，虽然数据量是最显而易见的参数，但却并非唯一重要的特征。实 际上，大数据是由四个关键特征来定义的：  数据量。机器生成的数据量远大于非传统数据量。例如，一架喷气发动机 30 分 钟内即可生成 10 TB 数据.如果每日的航班超过 25,000 架次，则仅此一个数据 源每日即可生成数 PB 数据。智能仪表