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2 大数据时代数据的业务价值与利用手段 郑曙光经理 - 中国区数据集成解决方案部 2

3 议题 大数据所解决的问题与数据的业务价值 专为大数据量身打造的 Oracle 数据集 成解决方案 专为业务分析量身打造的 Oracle 数据 集成解决方案 总结 4

4 5

5 定义大数据 地理数据 文本 传感器数据 数据量 (Volume) 速度 (Velocity) 种类 (Variety) 价值 (Value) 6

6 大数据的实际用例 行业新数据前景应用理由 医疗保健提高质量和效率 医生处方 机器统计信息 最佳实践 降低住院率 行业价值每年增加 3000 亿美元 零售同一规模适合所有市场营销方式 网络日志 点击流微观细分 推荐净利润增长 60% 银行业欺诈检测 风险分析 网络日志 交易系统 欺诈报告 语义发现 模式检测 银行欺诈每年造成的损失达数十亿美元 基于位置的服务基于家庭邮政编码 个人位置数据 基于地理位置的广告 交通 本地搜索等 提供商收入增加 1000 亿美元以上 公用事业弹性和适应性网格 智能抄表 呼叫中心数据 实时和预测性使用分析 到 2030 年, 能耗预计将增长 22% 7

7 数据的业务价值与时间的关系 为降低时延和获取更高的业务价值, 在捕获数据时需要趋近实时的能力 例如 : 北美航空公司 例如 : 快速服装销售 8

8 为什么要实时数据 实时 = 相关性更好, 并且可触发动作 提升的数据洞察以支持运营过程的决策 通过提高运营效率提升客户服务效果并节省成本 提升盈利能力, 客户保留, 提升竞争力 9 9

9 实时, 运营型 BI 反欺诈 改善在线促销 优化沟通过程 客户流失 基于位置的服务 改进供应链

10 降低客户流失和优化运营 业务挑战 在充分竞争的市场通过差异化服务降低客户流失 集中的客户数据实现统一客户视图, 支持销售 市场和服务 业务要求数据延迟最大不能超过 15 分钟 解决方案 对 Siebel CRM 的数据实时集成到集中的 EDW 1,500 业务代表每天记录 600,000 客户呼叫 (32M 客户 ) Oracle GoldenGate 每天复制 1.5~ 2 条记录, 延迟仅有 1.5 秒 投资回报 减少了 25% 的客户流失量 优化了呼叫过程提升了技术人员的响应能力 使业务代表能够提供更有针对性 / 定制化的业务组合 在美国客户满意度排名为同行业领先 11 11

11 实时与适时 (real time vs. right time) 实时捕获, 适时利用 IT 不应成为业务发展的约束 : 需要引入面向未来的解决方案 考虑技术的价值 : 节省成本 提升可靠性并改善性能 12 12

12 利用多样化的数据集 如今的信息架构 : 依据事务数据 事务 应用程序 结构化数据 未来的信息架构 : 依据您的所有数据 视频和图像 文档 社交数据 机器生成的数据 13

13 Oracle 面向大数据的集成解决方案体系 HDFS Oracle NoSQL 数据库 Oracle 数据库 Hadoop (MapReduce) Oracle Big Data Connectors Oracle Data Integrator 数据仓库 数据库中的分析 分析应用程序 获取 组织 分析 决策 14

14 专为大数据量身打造的 Oracle 数据集成解决方案 15

15 Oracle Data Integrator 批量数据处理和大数据转换 CEP 数据服务 Oracle Data Integrator 优化的 E-LT 架构 声明式设计, 降低 TCO 可扩展的知识模块, 便于丰富功能 ( 即大数据转换 ) 任何数据仓库 任何计划系统 16

16 专为大数据量身打造的 ODI 与 Hadoop 环境异构集成 转换通过 MapReduce 支持 Hadoop 标准 易于配置 UI, 以便于生成 MapReduce Oracle Data Integrator 加载 17

17 使用 ODI 将大数据加载到 Oracle 环境中优化了与 Oracle 数据库云服务器 Exadata 之间的集成 Oracle Big Data Connectors 转换通过 MapReduce Oracle Data Integrator 激活 Oracle Loader for Hadoop 加载 Hadoop 集群 Oracle 数据库 Oracle 数据库云服务器 Exadata 18

18 专为大数据量身打造的 Oracle Data Integrator 集众多独特优势于一身 简化 Hadoop 和 MapReduce 代码的创建过程, 从而提高工作效率 通过以下行业标准与大数据异构集成 :Hadoop MapReduce Hive NoSQL HDFS 统一非结构化 / 半结构化和结构化数据的集成工具 优化大数据加载到 Oracle 数据库云服务器 Exadata 的过程 ( 通过 Oracle Big Data Connectors 实现 ) 采用集成设计, 通过 Oracle Big Data Connectors 与 Oracle 大数据机相集成并在其上运行 19

19 专为业务分析量身打造的 Oracle 数据集成解决方案 20

20 通过 E-LT 加载数据提高性能 降低成本的关键 传统 ETL 架构 提取转换 下一代架构 EL-T 加载 E-LT 提供了灵活的架构以优化性能 优势 : 利用基于集的转换 提高加载性能, 消除网络跳跃 利用现有硬件 提取 加载 转换 转换 21

21 专为实时数据集成而设计 全新的知识模块集成了 ODI 和 GoldenGate 源 1 通过 ODI UI 生成 GoldenGate 配置 EMP DEPT 为实时数据集成提供现成的模式 磁盘日志 Oracle Data Integrator EMP 源 2 DEPT Oracle GoldenGate DIM FACT DIM EMP DEPT DIM DIM 磁盘日志 ODS 模式 依托于历史相关信息, 使用较新的数据更快地制定决策 DW 模式 22

22 适用于分析环境的实时 CDC 集成实时数据仓库的同类最佳集成解决方案 传统 ETL + CDC 使用复杂的适配器在 OLTP 系统上进行侵入式捕获 依赖批处理窗口 在昂贵的中间层服务器上通过 ETL 引擎进行转换 通过在夜间 / 白天进行大批处理, 将数据批量加载到数据仓库 ODI + Oracle GoldenGate 从运营系统连续传送 最大化源和数据仓库的可用性 非侵入式数据捕获 瘦中间层, 在数据库平台 ( 目标 ) 上执行转换 白天进行小批量处理或夜间进行大批量处理 提取 少量 转换 转换 批量 查找数据 暂存 查找数据 加载 GG+ ODI 异构 GG+ ODI 23

23 相比 其他 ETL,ODI 性能更高, 成本更低 Oracle 数据库云服务器 Exadata 可将性能提高 4 倍并大幅降低拥有成本 7.5 TB/ 小时 4:1 优势 * E L 7 TB/ 小时 0 美元的 ETL 硬件 3 年节省 500 万美元 ** ODI T 1 台 Oracle 数据库云服务器 Exadata X2-8 直接在 Oracle 数据库云服务器 Exadata 上运行 ODI 复杂的数据转换 线性 ETL 可伸缩性 充分利用 DBFS/Infiniband 智能存储和高级压缩 其他 ETL 1.8 TB/ 小时 500 万美元的 ETL 硬件 * 对 TPC-H 数据集使用数据转换 ** 节省生产硬件成本 ( 不包括开发 + 测试环境 管理成本或软件成本节省 ) E T 1.8 TB/ 小时 L HP Superdome 64 + 带闪存的 XP

24 将大数据用于分析 事务 / 应用程序数据 ( 异构源 ) 转换通过 MapReduce Oracle GoldenGate Oracle Big Data Connectors 实时事务 转换 Oracle Data Integrator 激活 大数据 Oracle Loader for Hadoop 加载 Hadoop 集群 Oracle 数据库 Oracle 数据库云服务器 Exadata 25

25 最佳实践 采用企业架构方法 确保大数据计划与特定业务目标相一致 使用卓越中心并基于同一技术对大数据和事务数据进行标准化 扩展您的信息架构 支持数据多样性和长尾数据分析 关联大数据与结构化数据 利用实时数据进行分析 使用非侵入性 低影响的数据捕获方法 使用 E-LT 架构实现高性能 低 TCO 的解决方案 26

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