Oracle 已采用 R 语言和环境来支持统计人员、数据分析人员和数据科学家执行统计数据分析和高级分析以及生成复杂的图形。为了满足企业和分析大数据的需求，Oracle 通过四项关键技术来集成 R：

Oracle R Distribution Oracle 支持的开源 R 的再分发版本，可从 Oracle 免费下载，支持动态加载高性能线性代数库。 Oracle R Enterprise 实现了 R 与 Oracle Database 的集成。Oracle Advanced Analytics 选件的一个组成部分。Oracle R Enterprise 让开源 R 统计编程语言和环境可用于企业，具备极佳的可扩展性和性能，并且可以轻松部署到生产环境中。 Oracle R Advanced            Analytics for Hadoop 让 R 用户可以对 Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce 编程框架进行高性能原生访问。Oracle R Advanced Analytics for Hadoop 是 Oracle Big Data Connectors 软件套件的一个组件。 ROracle 由 Oracle 维护的开源 R 软件包，增强后采用 Oracle 调用接口 (OCI) 库处理数据库连接 — 提供高性能、原生 C 语言的 Oracle Database 接口。

如果您是企业用户，您的数据很可能存储在 Oracle 数据库中。您之所以选择 Oracle，是因为其享誉全球的优秀软件产品（以及新的集成系统）可以为您的组织提供支持。Oracle 数据库具有因其出色的性能和可扩展性而闻名，并且 Oracle 提供优秀的支持。

如果您的数据已经在或将要在 Oracle 数据库中，请利用这个高性能的数据库计算环境来分析数据。过去，为了便于建模，经常将数据移至单独的分析服务器。现在不必这么做了，而且这种做法也不利于组织充分发掘大数据的价值。如今，Oracle 数据库提供的一些新算法可直接在数据库的并行分布式架构中执行，并且通过 R 统计编程语言编写的自定义算法加以改进。使用 Oracle 数据库进行高级分析的好处包括：

• 避免将数据移至分析服务器
• 支持分析所有数据，而不仅限于示例
• 更充分地利用您的数据库基础设施
• 实施模型时避免模型转换导致阻抗失配
• 可通过 SQL 选择性地启用建模和部署的各个方面，以便集成到其他 IT 软件中
• 直接在数据库中使用 CRAN 算法

Stubhub、dunnhumby、CERN OpenLab、Financiera Uno 和 Turkcell 等客户利用 Oracle Advanced Analytics 扩展其应用，简化了分析架构，并将预测模型的上市时间从数周缩短至数小时甚至数分钟。

Oracle 在各种 Oracle 应用和内部部署中均采用自己的高级分析产品（例如 Oracle Advanced Analytics），具体包括：

• Human Capital Management 使用 Predictive Workforce 生成员工流失率分析、绩效预测分析以及“假设”分析
• Customer Relationship Management 使用 Sales Prediction Engine 预测销售机会、目标销售产品、销量和时间
• Supply Chain Management 使用 Spend Classification 标记报销中的违规或异常
• Retail Analytics 使用 Oracle Retail Customer Analytics 执行购物车分析并确定最可能感兴趣的其他商品
• Oracle Financial Services Analytic 应用让信贷风险管理部门的定量分析人员可以直接用 R 编写规则/模型

Oracle 希望您在高级分析方面获得成功。我们与客户紧密合作，使 Oracle Advanced Analytics 成为客户分析战略不可或缺的流程，让客户能够更快地将高级分析部署到生产环境中。

Oracle 的目标是帮助您及时了解所有数据。为此，我们不断增强数据库，这样客户就不必像过去那样将数据从数据库中提取出来再就地分析。我们这样做是为了缩小可获取的洞察与可用数据之间的时间间隔，因为任何数据移动都会产生延时，更何况还要移动部件，并确保满足数据协调和治理需求，这还没算上成本。我们力争涵盖所有类型的企业用户 — 喜欢通过 GUI 访问分析功能（具有大量现成的默认设置和启发式方法）的用户，选择使用 R 采取交互式和量化方式处理数据的用户，以及喜欢使用 SQL 且重点关注模型运作的用户。

Oracle 意识到需要为数据分析人员、统计人员和数据科学家提供一种应用广泛且迅速发展的统计编程语言。Oracle 最终选择了 R — 毕竟它是计算统计和高级分析的新事实标准。Oracle 至少从以下三个方面支持 R：

• 可以使用 R 语言与数据库交互
• 可以使用 R 语言在作为高性能计算平台的数据库中编写和执行分析
• R 语言提供了一些可在数据库中执行的原生高性能分析功能

此外，借助一些数据并行机制，您还可以在数据库中执行任何 CRAN 算法。

Oracle 发布的 Oracle R Distribution 是行业中首款也是唯一一款受知名企业支持的 R 商业发布版。2012 年，Oracle 开始支持 Hadoop，这意味着企业开始采用开源数据管理方案来管理非结构化或尚未结构化的数据。Oracle 的战略是数据分析位置要靠近数据存储位置，为此，我们对高级分析功能进行了扩展，支持对 Hadoop 环境中的 HDFS 驻留数据执行分析。R 集成到 Hadoop 中的方式与其集成到数据库中的方式完全相同。

意识到数据存储在数据库和非数据库环境中，Oracle 支持用户选择数据存储位置（Oracle 数据库、HDFS 和 Spark RDD）、计算执行位置（数据库或 Hadoop 集群）以及结果存储位置（Oracle 数据库或 HDFS）。用户可以编写可在数据库和 Hadoop 环境中运行的 R 脚本。作为 R 脚本、数据和结果对象的首选存储位置，Oracle 数据库提供了一个实时的评分和部署平台。此外，还可以轻松创建一个包含授权、角色和权限的模型工厂环境，同时设置审计、备份、恢复和安全规则。

Oracle 提供了一个通用基础设施，支持数据库内置算法和自定义的 R 算法。此外，Oracle 还为业务用户提供了一个集成的 GUI。Oracle 支持采用基于 R 和基于 GUI 的方式访问数据库中的分析功能。Oracle 战略的一个重要组成部分就是确保受支持技术组合的敏捷性 — 快速响应客户需求。

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