从大数据到大智慧：Oracle大数据解决方案

Oracle数据库优势说明神州数码融信软件有限公司尊敬的德阳银行：我们的核心业务系统解决方案是以“客户为中心、以产品为导向”，致力于构建先进银行IT架构，覆盖“柜面、企业服务总线、核心系统、数据平台”等，方案结合了国际先进理念，能够满足国内商业银行的业务需求。

神州数码的核心业务系统解决方案在国内有10个成功实施案例。

神州数码向贵行业务和技术专家详细介绍了神州数码核心业务系统的系统功能、系统架构和实施理念。

针对德阳银行的担心和疑虑，我们非常理解德阳银行的这种忧虑，为确保双方的有效沟通，我们的技术人员对相关问题进行整理，请查收。

如果有问题，请不吝赐教。

颂颂商祺！神州数码融信软件有限公司目录一、核心系统存储过程概述 (4)二、核心系统存储过程的实现提高了性能 (5)1、处理模式对比-单笔交易情况 (5)2、处理模式对比-大批量并发交易情况 (6)三、核心存储过程复杂业务的处理过程（卡折关联） (8)1、代码说明： (8)1)定义存储过程名字和变量 (8)2)存储过程数据变量的初始化和实例化 (9)3)业务逻辑处理 (10)4)过程结束处理 (15)5)卡折关联实现过程总结： (16)四、Oracle数据库日志处理框架机制 (17)1、设计原则 (17)2、总体架构 (17)1)功能架构 (17)2)技术架构 (18)3、For example (20)五、Oracle开发调试首选工具—Toad (21)1、Schema Broswer (21)2、 SQL Editor (22)3、 Procedure Editor (23)4、 PL/SQL Debugger (24)5、 Code Profiling (25)六、Oracle数据库面向对象技术 (27)1、面向对象说明 (27)2、 For example (30)1)对象继承 (30)2)对象方法构造 (30)3)对象方法可以采用不同语言构造(PL/SQL或C或JAVA) (31)一、核心系统存储过程概述数据库技术的发展到今天，已经不再只是存储、管理数据的载体，其发展趋势越来越广，对应用的支撑越来越强。

Oracle公司的CRM产品解决方案Oracle公司是全球最大的信息管理软件及服务供应商，成立于1977年，1989年正式进入中国市场，成为第一家进入中国的世界软件巨头。

客户关系管理软件市场是Oracle 公司较晚进入的市场，但是不可否认，客户关系的确是Oracle公司中成长最快的一个团队，CRM产品成了带动Oracle应用软件销售的主要动力。

Oracle公司属于“传统ERP型”的CRM厂商，即传统ERP厂商由于看好CRM的发展潜力以自行发展或并购等策略进入CRM市场。

由于其ERP背景，OracleCRM供应了从ERP到CRM到电子商务的一体化的解决方案，每一部分的功能都很强。

OracleCRM的最大优势，在于能够与Oracle其他应用系统相集成，而且可以与第三方的全套ERP应用软件相集成，使企业在部署CRM时能够充分利用已有的投资，在一个系统中支持各种客户关系运作，能够把全部客户的互动过程紧密连接，允许企业用户跨越Web、电子邮件、呼叫中心和现场销售等多种渠道把商业活动管理、销售部门自动化、服务应用与财务、人力资源、供应链管理、选购和制造等基本业务运作相连接，为企业供应全方位的客户视角。

OracleCRM是一套全功能的前端应用软件，包括CRM销售应用软件、CRM市场营销应用软件、CRM客户服务和支持应用软件、CRM交互中心应用软件、CRMOracle电子商务应用软件等多个应用模块，这些应用模块能够帮助企业实现客户智能、与客户交流的统一渠道和基于互联网技术的应用体系结构战略这三大关键的客户关系管理战略。

OracleCRM的五个应用模块1.销售应用软件这是一个全面的销售自动化解决方案，Oracle销售套件可以供应销售流程中每个阶段的具体的客户信息，使得现场销售人员、分销商、转销商和销售OracleCRM的主管准时获得这些信息，帮助公司实施敏捷的、以客户为中心的销售过程，并产生统一的、全球性的实时销售和预估视图，从而可以提高销售活动的效率。

大智慧扩展数据、自定义数据大智慧新一代数据管理大智慧新一代里有3种数据扩展方式，分别是附加数据、扩展数据和自定义数据。

附加数据是由服务器提供，客户端请求获得的，他有3种形式：1、股票相关序列值，比如散户线，引用方式EXTRADATA('散户线'),这种数据只有翻看到这只股票的时候才会从服务端请求；2、股票相关单值，进入系统时一次请求全部数据；3、股票相关字符串，如机构评级，进入系统时一次请求全部，引用方式extrastring('评级')扩展数据由用户设定,将当日成交细节中的最多11组数据保存到日线历史存档中,这些数据可以用公式系统自由设置(例如您可以设定保存每日主动性买卖盘量、成交笔数、分时线形态等内容),从此您在技术和数据上拥有了比其他人更高的起点和更大的优势。

扩展数据的引用方式为EXTDATA(N),N取1--11.自定义数据由用户创建。

①可将每天盘中的交易细节数据提取作为其它分析的数据来源，②可自创或者引入所希望的任意数据作为其它分析的数据来源，③可自动采集股票F10资料中的数据作为其它分析的数据来源。

自定义数据形式：分别是单值数据、单值字符串，股票相关序列值，股票无关序列值。

自定义数据的引用方式为selfdata('')和selfstring('')。

扩展数据和自定义数据的区别：扩展数据只能由行情数据生成而且和股票相关，而自定义数据有很多来源，可以和股票相关也可以无关，可以是数值也可以是字符串。

扩展数据管理利用大智慧新一代的扩展数据库功能，可以将每天交易细节中的一些重要数据在收盘时一起收录，随日线档案永久保存。

要保存的数据的种类由用户通过大智慧新一代公式系统来自由设置，例如可以设定保存每日的主动性买盘量、成交笔数等等。

最多可设置11组数据。

扩展数据就是将任意技术指标的数值同日线数据一同保存。

该技术指标可以工作在任意分析周期上。

Oracle的数据仓库解决方案在数据驱动的时代，企业越来越重视数据的收集、分析和利用。

数据仓库作为数据集中存储和管理的关键组件，成为企业实现数据驱动决策的重要基础。

Oracle作为全球领先的数据库技术提供商，也提供了强大的数据仓库解决方案。

Oracle的数据仓库解决方案主要包括以下几个关键组件和特点：1. 数据采集和清洗：Oracle提供了丰富的数据采集工具和方案，可以从各种关系型数据库和非关系型数据库等数据源中提取、转换和加载数据到数据仓库中。

此外，Oracle还可以对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。

2. 数据存储和管理：Oracle的数据仓库解决方案采用高性能的数据库引擎来存储和管理数据。

它支持多种存储结构，如关系型、多维和列式存储等，以满足不同的数据分析和查询需求。

此外，Oracle还提供了强大的数据压缩和索引技术，以优化数据存储和查询性能。

3. 数据集成和转换：Oracle的数据仓库解决方案可以帮助企业将分散、异构的数据集成到一个统一的数据模型中。

它提供了强大的ETL（抽取、转换和加载）工具，可以对数据进行清洗、转换和整合，使数据在数据仓库中具有一致的结构和格式。

4. 数据分析和挖掘：Oracle的数据仓库解决方案提供了丰富的分析和挖掘功能，帮助企业发现数据中的模式、规律和趋势。

它支持各种常用的分析工具和技术，如OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和机器学习等，以帮助企业实现更深入、高效的数据分析。

5. 数据安全和权限控制：Oracle的数据仓库解决方案提供了全面的数据安全和权限控制机制，以保护企业的数据资产安全。

它支持各种安全功能，如数据加密、访问控制和审计等，以确保数据的机密性、完整性和可用性。

综上所述，Oracle的数据仓库解决方案提供了全面、可靠的解决方案，帮助企业构建高效、可扩展的数据仓库。

它的强大功能和灵活性使得企业能够深入挖掘数据的价值，提升决策能力和竞争优势。

大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。

有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。

本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。

二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。

2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。

3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。

4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。

三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。

（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。

（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。

2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。

（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。

（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。

3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。

（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。

（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。

4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。

（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。

（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。

四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。

2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。

1.数据库系统软件Oracle database 10G建立屠宰行业监管/追溯系统中心数据库，实现信息的融合、查询、监控，为每一环节提供针对行业企业管理、监督、追溯信息来源的数据，并据此实现政府全方位管理。

Oracle database 10g技术分析如下：1.1.先进性ORACLE公司成立以来，在数据库领域始终处于技术领先地位。

通过自身产品在技术的不断创新和对信息技术发展方向的敏锐洞察，始终领导数据库产品的发展。

为了实现事务处理的高性能，Oracle 10G的多线程的、多服务器的体系结构能够协调处理上万条并发用户请求。

单个请求均被放入队列，并由最少量的服务器进程处理。

Oracle支持行级锁技术来解决写/写冲突，并支持数据多版本来解决读/写冲突。

行级锁因为占用的系统资源最少，能最大限度地提高系统的吞吐量。

数据多版本(读一致性快照)避免了读锁，使系统对锁的管理因锁种类的减少而大大简化。

Oracle杜绝锁升级，避免死锁的发生。

并且，Oracle有专门的后台进程监控和解决死锁，一旦出现死锁，自动解除死锁。

Oracle10G 的一个功能，是能够将业务数据和索引进行分区。

经分区的数据和索引具有以下优点：●缩短对长时间运行的查询的响应时间；分区减少了磁盘 I/O 操作●减少对并发查询的响应时间；I/O 操作在每个分区上同时进行●索引维护更加轻松，因为可进行分区级创建和重构操作●可以重建分区上的索引，而不影响在其他分区上的查询●可以更改每个本地索引的存储参数，而与其他分区无关Oracle10G Database对Java的支持主要集中在：提高嵌入式Java Virtual Machine(虚拟机)的性能、提供新的JDBC和SQLJ功能、增强Java存储过程以及对J2EE容器（包括Servlet Engine、JSP Engine和EJB容器）的错误修正。

Oracle JVM的性能改进包括一个新的垃圾收集算法，能够提供增强的阶段性垃圾收集（GC）——一个轻量级的对象模型以及对象监视器。

大数据处理培训：大数据处理流程生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。

大数据处理流程完成的智慧之路：第一个步骤叫数据的收集。

首先得有数据，数据的收集有两个方式：第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。

例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。

比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。

比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。

第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。

比如说小米手环，可以将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。

第二个步骤是数据的传输。

一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。

可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。

第三个步骤是数据的存储。

现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。

要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。

第四个步骤是数据的处理和分析。

上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。

对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。

比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。

第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。

大数据时代的数据概念分析及其他一、概念："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。

接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。

最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度概念: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透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。

大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

研究机构Gartner概念："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。

它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。

研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。

" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。