Oracle大数据解决方案和最佳实践是甲骨文公司为解决企业大数据处理需求而提供的一个端到端的解决方案。该方案旨在帮助企业从海量、多样化、高速生成的大数据中提取价值，以优化业务决策过程，提高企业竞争力。
我们来看一下大数据的定义及其在企业级应用中的特点。大数据指的是数量庞大、增长迅速和类型繁多的信息资源，需要高效和创新的信息处理技术来挖掘洞察力和提高决策能力。企业级大数据主要以结构化数据为主，数据量通常超过80%，并且具有高价值。这些数据主要包括传统企业数据、机器生成的数据/传感器数据以及社交媒体平台上的社交数据等。
企业级大数据的特点和需求包括：
- 数据以结构化为主，量超过80%。
- 高价值数据来源多样，包括客户信息、交易数据、机器生成数据等。
- 对数据管理与分析人员的需求有限。
- 管理层需要高效的高层次分析。
- 需要确保数据的安全性和可用性。
- 要求与已有系统的集成性。
- 需要创新但不颠覆现有业务流程。
- 高度关注总体拥有成本与投资回报。
Oracle大数据平台建设总体方案包括一系列支撑能力，比如数据采集及数据治理能力、数据挖掘和探索能力、数据展现和移动化能力、基础设施能力等。这些能力支持企业获取数据、进行组织分析以及做出决策。
从全球案例来看，Oracle大数据解决方案可以帮助企业在现有技能和工具的基础上，有效利用各种技术手段，从新兴的大数据中提取有价值的数据，并与企业自身的业务数据融合，扩展现有数据架构，以提供实时、高可用的业务洞察和数据服务。
企业融合不同技术以实现全数据管理的过程中，需要明确的需求驱动，以及支持条件查询与统计、索引优化、复杂数据关系应用等。此外，企业还需要考虑超大规模数据量的计算成本压力，选择合适的数据库平台。传统数据库平台以数据库为中心，支持在线低延迟交互分析，结构化数据为主，模式静态；而Hadoop平台则以开发为中心，支持离线应用，适用于非结构化数据，模式动态，且具有分布式扩展性与并行能力。
大数据与传统数据仓库之间存在显著区别。传统数据仓库主要来源于已知的数据源，主要服务于内部，具有具体、详细、范围明确、精确度高的特点。而大数据则具有未知的来源，包括内外结合的数据，综合概括的信息特征，探索能力广泛，并能为各条业务线提供百G/T/P级别的支持。
Oracle大数据解决方案提供了一系列最佳实践，如利用分布式技术进行丰富的SQL文本处理，统一数据管理探索，情感分析，处理非结构化数据，跨不同平台的数据融合，结构化数据访问，统一安全管控，分析展现以及软硬件一体化集成等。
Oracle大数据解决方案具有灵活性和扩展性，能够支持企业从传统数据库过渡到大数据时代。解决方案能够帮助企业通过端到端的方式，从数据采集到数据展现和移动化，实现数据的完整生命周期管理，满足从安全、分析到展现的一系列需求，从而助力企业实现数据驱动的商务智能。
