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热门问题
为什么要部署面向大数据的数据湖？
大数据正迅速成为每一个企业最重要的资源。据 Wikibon 2018 年云市场和趋势报告预测，未来 10 年里大数据软件的年复合年增长率将达到 17％。依托大数据解决方案捕获的数据和洞察，企业正在寻找新的方法来改善业务运营、发现新的洞察和提高效率。
目前，越来越多的企业选择在一个中央存储库中收集数据，即数据湖。
借助数据湖，您可以使用来自任何来源的归档数据来打造数据驱动的计划，充分利用机器学习技术，高效处理流数据，最终为大数据赋予结构和可访问性。
卓越解决方案增强企业竞争优势
将数据转化为洞察
Oracle 大数据解决方案可以处理、存储和利用大量的传入数据，为以下人员赋能，驱动全新业务战略。
- 业务分析师：基于新洞察，以数据为驱动做出明智决策
- 数据科学家：运用机器学习，更快速和更轻松地进行建模
- IT：使用数据湖实现更智能的数据管理，平衡各种资源
快速、智能和可扩展的数据管理
运用数据湖集中存储和处理数据，优化数据使用：
- 在数据湖中整合、管理和处理数据，为数据分析做好准备
- 以可扩展的方式执行机器学习，并将结果传递给下游业务应用
- 轻松、独立扩展数据湖存储和计算容量，满足负载需求
- 部署在本地或云端
了解数据湖实际应用
Oracle 数据湖解决方案模式采用专业设计，将系统组件放置到合适位置，避免您陷入繁琐的细节之中。如何构建数据湖？这取决于用例参数，例如：
- 现有硬件设计
- 转型级别
- 分析使用的范围
- 流数据需求
协同使用数据实验室与数据湖
数据湖提供了一种资源友好的数据存储和访问方式，但是如何深入剖析数据？数据实验室是一个独立的环境，让您可以操作、浏览和分析较小规模的数据抽取。数据实验室可用于：
- 通过较小、可控规模的实验室环境来优化 IT 资源
- 通过试验产生新的洞察和策略
- 安全操作数据，而不会对数据湖产生影响
人力资源、财务和供应链，等等
无论哪一个业务部门，大数据都可以帮助您革新数据分析和决策方式。
- 人力资源：基于真实数据评估员工保留、招聘和满意度
- 供应链：优化库存和制造流程，实现高效计划
- 财务：利用预测建模和分析保持市场领先地位
- 营销：深入了解营销计划的运作方式及背后原因
