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使用oracle数据集成平台管理数据-文库吧

2024-03-15 10:58 本页面


【正文】 非结构化 基于日志的更改数据捕获和交付 CEP 集成、 实时事件 异构源和异构目标 可靠性和事务完整性 双向复制 版权所有 169。 2023, Oracle 和 /或其分支机构。保留所有权利。 11 Oracle Enterprise Data Quality 客户数据和产品数据的数据质量 Oracle Enterprise Data Quality OLTP 应用程序 传统 非结构化  提高数据准确性、可用性和 ―适用性 ‖  统一的界面提供了易用性,同时降低了总拥有成本  多个数据领域的深入功能降低了项目风险 治理、 案例管理 匹配、合并、丰富 解析、标准化、清理 分析、挖掘、审计 版权所有 169。 2023, Oracle 和 /或其分支机构。保留所有权利。 12 Oracle Data Service Integrator Oracle Data Service Integrator 实时数据访问和数据 联 邦 集成 Oracle SOA 双向读写 集成业务分析 数据 联邦 服 务、数据虚拟化  在无需更改基础架构的情况下轻松开发数据服务和即席查询  开放、基于标准 — SOA、Web 服务、 Java、服务数据对象 OLTP 应用程序 传统 非结构化 版权所有 169。 2023, Oracle 和 /或其分支机构。保留所有权利。 13 Oracle 数据集成战略的关注重点 五项数据集成新要求 内部部署、 使用云平台 数据质量 任何数据、 任何源 实时 零停机、最高性能 版权所有 169。 2023, Oracle 和 /或其分支机构。保留所有权利。 14 大数据可催生巨大优势 事务 您的 数据: 基于您的数据制定决策 大 数据: 依据与您 相关 的所有数据来制定决策 机器生成的数据 社交数据 文档 任何数据、 任何源 版权所有 169。 2023, Oracle 和 /或其分支机构。保留所有权利。 15 大数据的实际 ROI 驱动因素 行业 新数据 前景 原因何在? 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 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 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% 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 版权所有 169。 2023, Oracle 和 /或其分支机构。保留所有权利。 16 任何数据、 任何源 Oracle 的大数据策略  专为大数据处理进行了 预先配置和优化 – 18 台服务器、 864GB RAM、 648TB 存储 /机架、便捷的机架扩展 – NoSQL、 Cloudera Hadoop、 Oracle R – 使用 Oracle Loader、 Oracle Data Integrator、 HDFS 连接器实现集成  集成到现有架构中 – 以 15 TB/小时的速度将数据高速传输至 Oracle Exadata 大数据 Oracle 大数据机 版权所有 169。 2023, Oracle 和 /或其分支机构。保留所有权利。 17 任何数据、 任何源 Oracle 的大数据集成战略 大数据 转换 批量数据、 ELT OLTP OLAP 非结构化 传统 版权所有 169。 2023, Oracle 和 /或其分支机构。保留所有权利。 18 任何源、任何目标  IBM DB2 UDB  IBM DB2 z 系列  IBM DB2 i 系列  Enscribe  SQL/MP  SQL/MX  MySQL  Sybase ASE  Informix  JMS  Teradata  Netezza 源系统和目标系统示例列表  Oracle 数据库  Oracle Exadata  Oracle 大数据机  Enterprise Data Quality  Oracle EBusiness Suite  JD Edwards Enterprise One  Oracle Enterprise Service Bus  Oracle Hyperion  Oracle OLAP  Oracle PeopleSoft  Oracle Siebel CRM  Oracle Communications BRM  Hadoop  Sybase IQ  TimesTen  PostgreSQL  Greenplum  HP Neoview  SAS  SalesForce  SAP ERP 与 BW  Generic SQL  Hypersonic SQL
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