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    2:32)大数据技术大数据集成大数据集成Oracle大数据平台支持数据迁移、数据整合、数据转换包括静态和动态、内部和外部等各种类型的数据，为其他用户使用做好准备。了解更多信息博客：打通大数据与AI白皮书：通过Oracle数据集成平台打通企业数据与大数据(PDF)大数据管理大数据管理云端数据湖和数据实验室支持灵活配置，出色满足负载和快速扩展需求。您可以使用Hadoop和Spark，也可以使用自己的工具，还可以使用云端开发/测试和实验室环境扩展本地部署环境。了解更多信息电子书：Oracle云平台重新定义无限可能(PDF)信息图：数据湖驱动更大价值大数据分析大数据分析Oracle大数据平台能够为所有用户提供数据，然后通过适当方法进行分析，捕获有价值的洞察，例如高管可以通过语音命令开展简单直观的可视化分析，数据科学家可以在电脑端使用强大的机器学习算法深入挖掘数据价值。了解更多信息电子书：揭秘机器学习(PDF)MIT报告：机器学习驱动数据分析(PDF)较好成果大数据客户成功案例DeloitteMexico利用Oracle大数据一体机加快上市速度DeloitteMexicoDeloitteMexico运用Oracle大数据一体机帮助客户提高内部和外部大数据用例的性能和灵活性。大数据开发的整个链路上，在各个环节都会出现各种严峻的问题，阻碍数据正确且高效地发挥价值.陕西推广大数据服务咨询热线

    大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。其实大数据是一个概念，你不能定义为大，或者多，或者复杂。在不同行业，不同技术背景的情况下，对于大数据的解释是不一样的。虽然目前我们不能用一个明确地概念来描述它，但是，我们可以说明它的一些属性，比如4v。无论安全性，还是难处理，这些都是描述大数据的属性，当你有了这些属性，把他们总结到一起的时候，那就是你理解的大数据，就像当初有人和你说什么是CPU一个道理，从懵懂到理解，需要实践中的积累。大数据是信息技术发展到如今的一个产物，它也会过时，当下人们谈论的大数据基本属性包括：全量，大，多样性，低价值密度等！对于决策者来说，数据驱动业务是大数据较大的价值；对于技术人员来说，如果通过技术将人无法通过肉眼找到的价值信息呈现出来。海南品牌大数据服务便捷大数据服务应用场景快速变化数据采集、传输、存储、处理,包括计算、分析、可视化等.

    面向现代企业的22个大数据用例如今，几乎所有人、所有设备无时无刻不在输出数据，如何利用海量的大数据驱动业务决策，帮助从零售到医疗保健的众多行业大幅提高效率，优化制造、销售、人力资源管理和客户体验，提升收入呢？了解大数据常见用例(PDF)甲骨文中国Oracle大数据概述解决方案业务行业技术产品解决方案资源所有资源什么是大数据？为什么要选择Oracle大数据平台？Oracle大数据平台可帮助您理顺大数据和数据湖需求。您可以接入Oracle全新的自治数据仓库云，获得2000多项创新型软件即服务(SaaS)应用，凭借出色的预测分析模型、仪表盘和机器学习功能充分发挥您数据的全部价值！参加甲骨文全球大会，了解为企业安全保驾护航的具体解决方案。查看安全性专题讲座立即注册大数据平台的必备要素大数据让企业、分析师和业务线用户能够获得以往无法获得或未知的数据和洞察，更加快速地做出更加明智的决策。对此，强大的数据管理可全方面增强大数据生态系统，实现可扩展性与效率的紧密结合，让各个组件协调、均衡，从而优化底层基础设施，为每一个人赋能增效—从提供硬件支持的IT团队到构建模型的数据科学家，再到发现新洞察的业务团队。了解Oracle大数据平台。

    熟知大数据发展历史，才能更好理解其产生的缘由。再去学习技术知识，定会明朗很多，同时更深入技术的本质。大数据发展史可以从两个方面来讲：一、大数据技术产生史首先看一下我们要介绍的大数据技术栈包含什么：Hadoop;MapReduce;NoSQL;Spark;Flink;Hive....这个都属于大数据的技术栈，初看起来，杂乱无章。对于初学者更甚，无从下手，更不知道哪些是重点，哪些是辅助技术。所以，我们先把这些技术的产生搞清楚，以及他们能应用什么场景。这样你就做到心里有数，剩下的就是各个击破，自己慢慢学习。起源于Google大家都知道较早搜索引擎是Google.其功能是提供互联网用户的信息的检索功能。那搜索引擎具体都干了哪些事呢？其实很简单的两件事：一是数据采集，也就是网页的爬取；二是数据搜索，也就是索引的构建；数据采集离不开存储，索引的构建也需要大量计算，所以存储容器和计算能力贯穿搜索引擎的整个更迭过程。在2004年前后，Google发表了三篇重要的论文，俗称“三驾马车”：在互联网早期，互联网产品用户规模都不是很大，很少的人会关注分布式解决方案，都在单体机器上寻找解决方案，也就是在硬件上下功夫；而Google在当时的互联网界。电信、金融、交通等行业利用已积累的丰富数据资源.

    这是较重要的！大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。《着云台》的分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。面对复杂的业务和海量数据表, 简单可视化的多人协作管理、开发，有效缩短开发周期.陕西质量大数据服务服务电话

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