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甲骨文公司副总裁及大中华区技术总经理喻思成：企业不能只是将对其关键业务数据的管理作为唯一的重点，而是需要多类型的大数据与关键业务数据并重;企业必须将传统的关系数据库技术，与目前流行的大数据技术都作为主要的数据管理手段。
喻思成认为，大数据落地关键因素包括如何获取实时非结构化数据流，如何组织大数据并集成到数据中心，使用哪些技能和工具来分析大数据并提供实时的共享，从而进行更好更全面的业务决策等等。
具体而言，第一个关键因素就是必须要和我们现有的结构化的数据本身的处理过程分开。在第一个层面，Oracle数据仓库对大数据进行分析，同时不允许对现有数据库服务质量产生影响，在组织层，Oracle在数据库中专门开辟了绿色通道，提供分析工作区，控制它对数据的分析时不影响现有数据。
第二个关键因素就是如何把这些非结构化数据转化成结构化数据。就是通过大数据将数据本身不能表达的东西转化成我们能理解的信息。
Hadoop能够把分布的文件系统的数据读取出来，采用冗余存储的分布式文件系统，Map/Reduce编程范式，具有高度可伸缩的数据处理能力，是针对大数据量、低密度数据的经济高效的模型。通过Hadoop的这个能力，通过Oracle提供的图形化工具，通过直接连接的能力，从而达到组织的步骤。
大数据不仅要求传统交易型的数据分析，还把现在的社交媒体、电子商务、决策支持等所有的信息都融入进来，把原来后端的BI变成了大数据的前景。
“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整合大数据和提供业务价值。” 喻思成说。
Oracle大数据解决方案，横跨了IT架构的所有层面与其他产品进行创新集成。Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合，提供端到端的大数据解决方案。
Oracle大数据机是一款集成设计系统，旨在简化大数据项目的实施与管理。其采用18台Oracle Sun服务器的全机架式配置。Oracle数据库对大数据的开源采集可帮助企业实现获取环节;通过具有高度可伸缩能力的NoSQL数据库，企业可基于高度并行的方式建造、组织和提取大数据。
Oracle在数据库中专门开辟了绿色通道，提供一个分析工作区，控制它对数据的分析，从而不影响现有的数据，此外，Oracle开发了企业级的R，可负载均衡，发挥Exadata的强大能力。另外，利用Exalytics商务智能云服务器的BI性能快速分析大数据，并进行前瞻性的仪表盘的操作，通过模拟的调控进行快速决策。
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《数据挖掘：概念与技术（英文版·第2版）》（（加）韩家炜，等
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