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Oracle大数据解决方案概述

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高礼强 甲骨文公司副总裁，中国区 EPM/BI Big Data 业务总经理

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Safe Harbor Statement

The preceding is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle.

Oracle Confidential – Internal/Restricted/Highly Restricted 2

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大数据应用在中国进入快速增长期

大数据发展状况关注点 产业链整体布局完整，局部环节竞争程度差异化明显 数据采集环节：综合型大数据源市场处于结构化整合

阶段，垂直型大数据源市场处于布局阶段； 数据存储和数据挖掘环节：市场结构稳定，国际巨头

垄断，寡头格局已经形成，国内企业短期内很难超越； 数据应用环节：国内企业的机会，但技术仍不成熟。 各环节产业链正在影响企业商业模式的转变 利用存储能力运营，满足企业和个人面临海量信息存

储的需求； 对数据挖掘分析后预测相关主体的行为，开展业务； 直接进行信 息租售或提供信息租售平台； IT服务提供商提供大数据空间出租模式，从简单的文

件存储，逐步扩展到数据聚合平台； 为运营中某一环节或某一业务问题提供解决方案，实

施单点技术； 针对企业系统需求，提供整体解决方案； BDaaS (Big data as a service)，数据应用即服务的

模式，通过云服务提供在线大数据技术或者解决方案。 数据显示，2015年进入大数据应用市场的快速增长期

探索期 （2009-2011）

市场启动期 （2012-2013）

高速发展期 （2015-2016）

应用成熟期 （2017-）

市场认可度

大数据产业在中国出现

典型大数据产品及服务上线

互联网企业将大数据应用落地

大数据概念普及，企业用户提升，资本市场高度关注

大数据企业上市，具有数据资产的企业谋求转型

技术成熟度不足，市场开始洗牌

同质化较强、技术成熟度弱、商业模式不清晰，产品及服务经营困难，市场认可度降低

几种典型商业模式得到市场印证，新产品、新服务具有稳定的刚性市场；

细分市场逐渐走向差异化竞争

陆续出现新商业模式、新产品、新服务，但效果不明显；

细分市场出现；

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大数据在国内行业主要应用场景

企业业务 大数据的作用

研发新产品 (产品/品牌创新)

产品市场细分

获取新用户 (渠道/营销创新)

渠道创新 与交叉销售

降低成本 (价格策略创新)

降低决策成本 实现流程优化

提高客户忠诚度 (服务创新)

用户个性化 分析与服务

加强风险管控 (风险防范创新)

风险预测与防范

教育

政府公共服务

交通

物流

医疗

金融

电信

电子商务

大数据典型行业应用

应用成熟度

市场吸引力

市场吸引力：金融、电子商务、物流、政府公共服务数据较高；

应用成熟度：金融、电子商务、电信、医疗最高。 1. 深度分析型CRM 2. 防欺诈和金融风险管理 3. 根据客户建议优化业务 4. 风险可控的产品组合管

理 1. 舆情监测及分析系统 2. 大情报系统 3. 平安城市 4. 快速险情或疾病应急系统

1. 日志查询与分析 2. 电信增值服务 3. 社交媒体分析降低用户转网率 4. 基于LBS的精准产品营销

1. 电子健康档案管理 2. 疾病预防和控制 3. 自动化诊断和处理

系统

1. 智能交通和道路监控管理 2. 客票和客户管理 3. 货运和物流管理 4. 航空/铁路智能线路调度

1. 客户购买行为分析 2. 交叉销售 3. 品牌定价策略分析 4. 销售效果分析

1. 在线教育效果分析 2. 大学生情绪分析

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实时事件

数据水库 数据工厂 数据仓库 BI和报表

数据探索与挖掘

数据展示

业务洞察

数据流

执行

创新

探索结果 数据模型

事件与数据

Oracle大数据参考架构

Oracle Company Confidential 5

业务数据

互联网数据 社交数据

流处理

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Oracle大数据全数据管理 通过Big Data SQL访问所有数据

NoSQL

Oracle Big Data SQL

即将

SQL Python Graph R node.js Java REST

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某商业银行 通过大数据实现数字化银行

实现了业务敏捷和灵活（数据为先 VS. 模型为先）

减少了市场推广周期，提升时间价值，快速实现业务需求

更快速的将Data Pool中的数据推送到数据集市，20-40%的成本下降

基于大数据集的高级分析，使实时决策、实时风控、反欺诈成为可能

统一平台整合，性能提升，减少TCO

分担主机业务、负荷，减少30%的mainframe MIPS

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某电信运营商 通过大数据机器学习大幅提升外呼精准营销

原系统基于规则判断，营销准确率不到3%

通过Oracle大数据机器学习平台，仅需选取10%的样本数据就可将营销活动精准度提升近4-6倍

营销准确率由3%提升到15% - 20%

整个机器学习过程基本完全自动，人工仅需做少量配置，无需过多干预

具有自我学习功能，随运行时间和反馈逐步完善模型

单此项业务每年提升收入过千万

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某飞机生产制造商 利用大数据大幅减少飞机生产测试周期

Oracle NoSQL DB的分布式和扩展性保证实验传感器数据的低延迟并发存储；Oracle Bigdata大数据一体机的高效可管理性和最低的TCO

基于RDBMS的挖掘分析，并且连接到企业系统和已有展现工具

测试周期减少50%

支持更高并发，同时300个分析师进行分析

测试与分析成本降低30%

大幅提升飞机生产效率

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商业分析

可视化

报表

应用

打包应用

客户化

数据实验室

数据科学 数据探索 数据集

数据管理

数据水库 数据工厂 数据仓库

快数据

事件 行为

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数据流

Oracle提供完整的大数据解决方案

数据源 结果

人

数据服务

智能设备

Data Preparation Integration

Internet of Things Process Stream Explorer

Big Data NoSQL Database Big Data SQL

Business Intelligence Data Visualization Real-Time Decision

Big Data Discovery R, Spatial & Graph Advanced Analytics

Mobile Java, JRuby, Node.JS Developer

数据管理

数据实验室

快数据

应用

商业分析

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Oracle大数据云服务

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大数据云

数据清洗 云

数据整合 云

数据工厂

整合

数据库云 大数据SQL云

数据管理

简易

商业智能云

大数据探索云

数据实验室

创新

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1.4M 网络数据包每秒的实时处理提供LTE预测和故障

检测

62% 通过分层提升营

业收入

30% 减少了测试与分

析的成本

92% 精确定位用户的

续约

35K 减少了每天电话处理时间(分钟)

30% 增加了网络促销

的评分

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Oracle大数据客户

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