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随着零售行业的数字化转型和线上线下融合发展，对网络性能和安全性的要求越来越高。软件定义广域网（SD-WAN）作为一种新型的网络架构，为零售行业提供了一种高效、灵活和安全的网络解决方案。下面将通过分析SD-WAN在零售行业中的应用实践，深入探讨其带来的效果和优势。,,降低成本：传统的广域网架构需要昂贵的专线租用和设备采购，而SD-WAN利用了云服务和智能路由技术，可以实现基于互联网的低成本连接。通过替代昂贵的专线，零售企业可以显著降低网络运营成本，提高经济效益。,提升网络性能：SD-WAN采用了智能路由和负载均衡技术，可以根据网络流量和应用需求动态调整带宽资源，提升网络性能和用户体验。在零售行业中，网络性能的提升可以加速数据传输和应用访问速度，提高线上购物体验，增强用户满意度。,增强安全性：SD-WAN提供了端到端的加密通信和多层次的安全防护机制，可以有效防范网络攻击和数据泄露风险。在零售行业中，数据安全和隐私保护至关重要，SD-WAN的安全功能可以有效保护客户的个人信息和交易数据，维护品牌声誉和信任度。,优化用户体验：SD-WAN可以实现对网络流量的智能识别和优先级调度，保障关键应用的带宽和稳定性。在零售行业中，通过优化网络性能和质量，可以提升在线购物体验，减少用户的等待时间和访问延迟，增加用户粘性和转化率。,,综上所述，SD-WAN在零售行业中的应用实践带来了诸多积极效果，包括降低成本、提升网络性能、增强安全性和优化用户体验等。未来随着技术的不断发展和创新，SD-WAN在零售行业中的应用前景将更加广阔，有望成为零售企业网络建设和优化的首选方案。, ,随着零售行业的数字化转型和线上线下融合发展，对网络性能和安全性的要求越来越高。软件定义广域网（SD-WAN）作为一种新型的网络架构，为零售行业提供了一种高效、灵活和安全的网络解决方案。下面将通过分析SD-WAN在零售行业中的应用实践，深入探讨其带来的效果和优势。,,

Oracle01480：用智慧攻克可能之墙 “可能之墙”是一种随着技术发展而出现的新现象，它指的是那些看起来似乎无法攻克的技术问题。面对这样的问题，Oracle公司推出了一系列产品和服务，其中包括Oracle01480。这是一种基于技术的智能解决方案，旨在帮助企业攻克可能之墙，实现业务的发展。 Oracle01480有哪些特点？ Oracle01480的独特之处在于它不是一种单一的解决方案，而是整合了多种技术，包括机器学习、自然语言处理、神经网络等等，以及Oracle自身的大数据技术，将这些技术有机地结合起来，实现了智能化的解决方案。 它还具有以下几个特点： 1.全面性 Oracle01480可以处理企业面临的各种问题，无论是技术问题还是业务问题，都可以通过Oracle01480得到解决。它可以从大量数据中寻找线索，为企业提供定制化的解决方案。 2.高效性 Oracle01480的处理速度非常快，可以在短时间内处理海量数据，提供准确的结果。这可以大大提高企业的工作效率，缩短业务周期。 3.可靠性 Oracle01480的结果经过了严格的测试，保证了其准确性和可靠性，企业可以放心地将其应用到自己的业务中，从而更好地解决问题，提升竞争力。 Oracle01480如何应用在企业中？ Oracle01480可以应用在各个行业和领域，为企业提供智能化的解决方案。 在金融领域，Oracle01480可以通过分析客户行为模式，提供定制化的金融服务，帮助企业提高收益。 在零售领域，Oracle01480可以帮助企业预测销售趋势，实现更好的供应链管理，精准地满足客户需求。 在医疗领域，Oracle01480可以通过分析患者病历和医学文献，提供个性化的治疗方案，为患者提供更好的医疗服务。 在制造业领域，Oracle01480可以提供智能化的生产计划，优化生产流程，实现高效能、低成本的生产。 Oracle01480在企业中的应用可以大大提高企业的竞争力和业务水平，使其在市场中处于优势位置。 Oracle01480的应用案例 下面是Oracle01480的一个应用案例，该案例涉及零售行业，以展示Oracle01480的应用效果。 某零售企业想要提高自身的竞争力，但是很难掌握消费者的实际需求。于是，该企业引入了Oracle01480，通过分析大量的消费者行为数据，找到了消费者购买行为的规律和趋势，并开发了一种智能化的销售策略，以更好地满足消费者需求。 该企业对Oracle01480的应用效果进行了测算，发现其销售额增长了30%，客户忠诚度也得到了显着提高。这样，该企业成功地攻克了自身面临的“可能之墙”，实现了业务的发展和提升。 Oracle01480的出现为企业攻克“可能之墙”带来了一种新思路和新方法。未来，随着技术的不断发展和应用，Oracle01480将会越来越普及，成为企业智能化发展的关键工具。

随着互联网技术的不断发展，现如今的企业已经越来越依赖于网络服务，以及支撑这些服务的服务器。服务器成为了企业的核心基础设施，从而提高企业的可靠性和稳定性。但是，随之而来的是监视服务器的问题，以确保服务器的正常运行和性能。这就是New Relic要解决的问题。 什么是New Relic？ New Relic是一个可扩展的实时应用程序性能监控平台，它为企业提供了有关应用程序，服务器和网站性能的关键见解。它为企业提供了一种方法，以确保他们的应用程序，服务器和网站在运行过程中始终保持更佳状态。 New Relic监视器可以实时监视企业的服务器，以及其他关键组件的使用情况，并提供有关性能和容量的详细见解。这个平台包括了从应用程序性能监控(APM)到基础设施监控和日志分析的整个技术堆栈，从而确保企业能够及时识别和解决问题。 New Relic的能力 New Relic的功能包括应用程序性能监控(APM)，基础设施监控，日志管理，浏览器性能监控和异常检测等多种功能。 应用程序性能监控(APM) New Relic的APM功能有助于企业识别和解决应用程序性能问题。它能够监视服务器的指标和基础架构，并提供缓慢响应和错误传递的实时警告。 基础设施监控 New Relic的基础设施监控器使用实时数据来监测服务器的状态，包括CPU使用率，内存利用率，网络吞吐量等。它会及时通知企业管理员，当监视到有任何问题时。 日志管理 New Relic的日志管理功能可帮助企业组织日志，并快速准确地定位潜在的问题。该平台通过对服务器的指标进行监控，可以自动生成有关问题的报告，并提供解决方法。 浏览器性能监控 New Relic的浏览器性能监控使企业能够了解网站或Web应用程序的用户行为。它可以在不同的浏览器和设备上监视和找出性能问题，并提供改进性能的实时建议。 异常检测 New Relic的异常检测功能可以根据服务器的行为和使用情况来预测任何故障。它可以通过收集服务器的数据来自动诊断可能发生的问题，并推荐解决方案。 New Relic的好处 New Relic的优点包括： 提高了应用程序性能：New Relic平台能够识别和解决应用程序性能问题，帮助企业提高了应用程序的响应速度和性能。 优化了基础设施：New Relic的基础设施监控器通过提供实时数据来确保服务器的可用性和稳定性。 提供了实时警报：New Relic能够捕获潜在的问题，并通过实时警报通知企业管理员，以尽早处理问题。 缩短问题的分析时间：日志管理和智能异常检测功能可以快速准确地定位问题，并推荐解决方案。 扩展性：New Relic可以根据企业的需要来动态扩展监控服务，以适应业务不断变化的需求。 随着企业依赖于互联网技术的增加，服务器的使用也在增加。但是，监视服务器并解决性能问题是正常运营的关键。New Relic作为一个实时应用程序性能监测平台，可以帮助企业实时监测服务器，快速定位问题，并提供解决方案，以确保企业始终保持更佳状态。 相关问题拓展阅读： jdk19稳定吗 SAAS是什么？目前主流的SAAS平台提供商有哪些！ jdk19稳定吗 整理 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 时隔六个月，9 月 20 日，Java 19 如期而至，这一版本是自 Oracle 宣布 Java 以六个月为一周期发布的第十个版本。不过值得注意的是，JDK 19 是标准的非 LTS（长期支持）版本。 话不多说，我们先来一起看一下最新版本的 Java 带来了哪些更新？  Java 19 的七大亮点更新 根据官方发布的公告显示，Java 19 版本带来了七大主要功能更新，包括结构化并发、记录模式、外部函数和内存 API 的预览，以及对开源的 Linux/RISC-V 指令集架构（ISA）的支持。除了 Linux/RISC-V 功能，所有的功能都处于预览或孵化阶段。 具体来看： 结构化并发。当前还处于孵化阶段，旨在通过结构化并发 API 简化多线程编程。这种并发性将不同线程中运行的多个任务视为单个工作单元，从而简化错误处理、提高可靠性和可观察性。这个功能来自 Project Loom，它引入了一个新的轻量级并发模带虚型。 记录模式，这一功能目前也处于预览版，主要是用来解构记录值。记录模式和类型模式可以被嵌套，以实现强大的、具有声明性的和可组合的数据导航和处理形式。该提案的目标包括扩展模式匹配，用以表达更复杂的、可组合的数据查询，同时不改变类型模式的语法或语义。该提案建立在 2023 年 3 月在 JDK 16 中交付的模式匹配的基础上。未来，Oracle 可能会要求对记录模式进行扩展，使之具备数组模式、Vararg 模式。记录模式是 Project Amber 的一部分，该项目旨在探索和孵化较小的、面向生产力的 Java 功能。 外部函数和内存 API 的预览版。通过引入一个 API，Java 程序可以与 Java 运行时之外的代码和数据进行互操作。通过有效地调用外部函数（即 JVM 之外的代码）和安全地访问外部内存（即不由 JVM 管理的内存），该 API 使 Java 程序能够调用本地库并处理本机数据，而不会出现 Java 本地接口（JNI）的危险和脆弱。外部函数和内存 API...

近年来，数据量的增长速度和数据处理的需求不断加快，如何处理亿级表成为了数据化企业的重要任务之一。Oracle作为数据库系统中的重要一员，在解决大数据处理方面也有着自己的独特优势。本文将重点介绍如何使用Oracle的合并技术处理亿级表数据。 一、亿级表合并技术的基本原理 亿级表合并技术基于Oracle中的合并（merge）语句来实现。合并是一种可以结合插入、更新和删除三种数据操作的高效率语句，它不仅可以减少数据不一致的概率，也能在大数据量操作中提高数据更新的速度。 在进行亿级表合并时，我们需要根据实际情况编写合并语句。例如，假设我们有两张表A和B，其中A表的数据量为10亿条，B表的数据量为1亿条。如果我们需要将B表的数据合并到A表中，我们需要进行以下步骤： 1. 创建一个一致性的临时表，将B表的数据先插入到临时表中； 2. 使用合并语句将临时表的数据合并到A表中； 3. 删除临时表。 二、Oracle亿级表合并的具体操作步骤 在Oracle中，使用合并技术进行亿级表处理时，需要按照以下几个步骤操作： 1. 首先创建一个临时表，代码如下： CREATE TABLE temp_table ( col1 NUMBER, col2 VARCHAR2(200), col3 VARCHAR2(200) ) 2. 然后将需要合并的数据从表B中插入到临时表中，代码如下： INSERT INTO temp_table(col1,col2,col3) SELECT col1,col2,col3 FROM B; 3. 在合并A表和临时表B的数据时，我们需要注意并行的使用，可以将合并语句写成并行模式，提高数据处理效率。代码如下： ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML; MERGE /*+ PARALLEL(A,4)*/ INTO A USING temp_table B ON (A.col1 = B.col1) WHEN MATCHED THEN UPDATE SET A.col2=B.col2, A.col3=B.col3 WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (A.col1,A.col2,A.col3) VALUES (B.col1,B.col2,B.col3); 4. 最后删除临时表，代码如下： DROP TABLE temp_table; 三、亿级表合并技术的实际应用场景 亿级表合并技术可以应用于各种场景，例如： 1. 数据挖掘：在数据挖掘中，我们经常需要从不同的数据源中获取大量的数据进行分析和处理，这时候亿级表合并技术就可以派上用场。 2. 企业数据集成：当企业需要进行数据整合时，亿级表合并技术可以帮助企业将各个数据源中的数据整合到一起。 3. 物流和零售行业：在物流和零售行业中，亿级数据的处理是不可避免的，使用亿级表合并技术可以帮助企业更加高效地处理这些数据。 亿级表合并技术是Oracle数据库处理大数据的有效手段。当我们面对着大量的数据时，这种技术可以起到事半功倍的效果。在实际应用中，我们可以根据具体的业务需求来设计合适的合并方案，以实现高效的数据合并和处理。

Oracle11g6.2：全新层次的企业应用性能 随着企业数据量的不断增长，企业应用的性能要求也越来越高。Oracle11g6.2是一款全新的企业级数据库，在性能方面有了巨大的提升。它可以大幅度提高企业应用的响应速度和稳定性，使企业能够更加高效地运作。 Oracle11g6.2的新特性 Oracle11g6.2主要针对企业级应用的性能进行了优化，它包含了许多新的特性，其中主要的包括以下几个方面： 1. 更强大的缓存管理 Oracle11g6.2的缓存管理被全面优化，可以更好地处理大量的数据，提高访问速度。此外，Oracle11g6.2还引入了自适应缓存技术，可以根据不同的数据访问模式自动调整缓存大小，进一步提高了性能和效率。 2. 更高效的并发控制 Oracle11g6.2采用了新的并发控制算法，可以更好地处理高并发访问情况下的数据访问需求。同时，Oracle11g6.2支持更多种类的锁机制，可以满足不同应用程序的需求。 3. 更快的数据读写速度 Oracle11g6.2的磁盘I/O性能得到了大幅度提高，可以更好地处理大量的数据读写操作。此外，Oracle11g6.2还引入了新的多线程技术，可以更快地处理大量并发请求。 4. 更高的可靠性和安全性 Oracle11g6.2在可靠性和安全性方面也有了很大的提升。它引入了新的数据校验和恢复机制，可以更好地处理数据损坏和故障。同时，Oracle11g6.2的安全机制也得到了优化，可以更好地保护企业数据的安全。 Oracle11g6.2的应用案例 Oracle11g6.2已经被广泛应用于企业级应用中，其中一些成功案例包括： 1. 金融行业：Oracle11g6.2被广泛应用于银行、证券和保险等金融领域。它可以更好地处理海量的交易数据，提高交易速度和可靠性。 2. 零售行业：Oracle11g6.2可以更好地处理零售业的销售和库存数据，提高业务响应速度和可靠性。 3. 制造业：Oracle11g6.2可以更好地处理制造业中的物流和生产数据，提高生产效率和质量。 Oracle11g6.2是一款功能强大、性能出色的企业级数据库，可以为企业提供更高效、更稳定和更可靠的数据处理服务。对于需要处理大量数据的企业来说，Oracle11g6.2的出现无疑是一个好消息。

利用Oracle OGG平台推动数据同步 在如今的信息化时代中，数据成为企业决策的重要依据。随着企业规模的不断扩大，数据量的急速增长，如何保证数据的准确性和及时性，成为企业信息化建设面临的难题。为了满足企业数据同步需求，Oracle提出了OGG数据同步平台，实现了异地数据同步，使企业更高效、更安全地管理数据。 一、Oracle OGG简介 OGG全称Oracle GoldenGate，是一种可靠、可扩展的软件，主要用于实时数据集成和复制。OGG支持基于数据库、文件和消息队列等多种数据源的数据同步，并允许异构数据库之间的复制。OGG利用可靠的、高性能的网络传输技术，确保数据在不同系统之间的实时同步，同时提供实时数据访问和监控功能，以满足企业高效管理数据的需求。 二、Oracle OGG实现数据同步的原理 OGG通过侦听数据库（或其他数据源）的日志，捕捉数据变化，将变化写入某一特定位置，然后再将这些变化分发到目标系统中。具体可分为以下步骤： 1. 捕获数据源的变化，如：DDL/DML语句。 2. 将变化写入OGG的缓冲区，对变化做简单处理，如：将时间戳作为唯一标识。 3. 将处理过的变化写入OGG的队列中，等待传输。 4. 传输变化，包括变化的序列化和网络传输。 5. 应用变化，将变化应用到目标端数据库，完成数据同步过程。 三、Oracle OGG的应用场景 1. 数据灾备：通过OGG将主库的数据同步到备库中，并保持备库数据的实时性，以备发生灾难时使用。 2. 数据分发：通过OGG将企业数据分发到不同的业务系统中，以满足不同系统的数据需求。 3. 数据实时化：通过OGG将数据从OLTP系统分发到OLAP系统，实现数据实时化。 4. 数据集成：通过OGG将不同数据库系统之间的数据进行同步，提高数据共享和利用效率。 四、Oracle OGG的优势 1. 高可靠性：OGG利用日志文件进行数据捕获，避免了对数据库表和字段的修改和开发，降低了对数据的影响。 2. 高性能：OGG可以将变化分批传输，支持并行处理，提高了数据复制的效率。 3. 跨平台支持：OGG可以在不同数据库厂商之间传输数据，支持异构复制，提高了数据的共享和利用效率。 4. 灵活配置：OGG提供了多种数据捕获方式、数据过滤和数据转换功能，可以满足不同业务场景下数据同步的需求。 五、Oracle OGG的应用案例 1. 金融行业：通过OGG实现数据复制和数据同步功能，确保核心交易系统的高可用性和实时性。 2. 电信行业：通过OGG实现数据分发、数据灾备等功能，对用户数据进行实时同步，并对网络运营数据进行实时分析和监控。 3. 零售行业：通过OGG将销售数据实时同步到数据仓库中，以便于分析和定制化产品。 4. 政府机关：通过OGG对政府数据库进行同步和备份，确保数据的完整性和可靠性。 综上所述，Oracle OGG平台是企业数据同步的重要工具之一，通过其灵活的配置和高效的传输，实现了异地数据同步的功能，满足了企业高效管理数据的需求。

Oracle用户人数榜单：谁在领跑？ Oracle数据库是世界知名的关系型数据库管理系统，它在企业级应用领域拥有广泛的应用。在众多的Oracle数据库用户中，谁在领跑呢？今天，我们来看看Oracle用户人数榜单。 从最新的数据统计来看，截至2021年2月，Oracle拥有超过50万个激活的用户账号。其中，企业用户占比最高，占据了超过50%的份额，其次是政府和教育机构，占比分别为26%和13%。此外，还有11%的用户是个人或开发者。 此外，从全球范围来看，Oracle用户最密集的地区是北美，其次是欧洲和亚太地区。这也验证了Oracle在企业级应用领域的领先地位，尤其是在北美市场。 当然，Oracle的用户不只是企业用户，还涵盖了各种不同行业和领域。下面，我们来看看一些典型的Oracle用户： 1.金融行业：银行和其他金融机构是Oracle的主要客户之一。Oracle数据库能够支持金融交易系统和核心银行业务，以及分析和报告系统。 2.零售行业：Oracle数据库也是零售行业的主要选择，支持从库存管理到销售和积分管理等各个环节的应用。 3.食品和饮料行业：一些领先的食品和饮料公司，如可口可乐、百事可乐和星巴克等，都选择了Oracle数据库作为其核心业务系统。 4.医疗保健行业：Oracle数据库支持医疗保健领域的各种企业应用，包括患者信息管理、药品管理、医疗保险等方面。 除此之外，Oracle还有一些领域内的“明星客户”。例如，亚马逊AWS、GitHub、Facebook、谷歌等科技巨头，都拥有大量的Oracle数据库用户和应用。 那么，这些Oracle的用户是如何评价它的呢？下面我们来看一下Stack Overflow的一项调查数据： 根据Stack Overflow的数据，Oracle数据库在“最喜欢的数据库”和“最受欢迎的数据库”方面均获得了很高的评价，特别是作为关系型数据库的代表，Oracle仍然很受欢迎。 此外，Oracle数据库的性能和可靠性也是用户评价中的重要因素之一。Oracle的高可用性体系架构，例如Oracle RAC和Data Guard等技术，使其成为大型企业关键业务的首选数据库之一。 在数据库技术日趋多样化的当下，Oracle数据库能够在关系型数据库领域保持领先地位，得益于其持续创新和优秀的性能表现。通过了解Oracle用户人数榜单和用户评价，我们可以更全面地认识Oracle在企业级应用领域的应用和优势。

近几年，随着互联网和物联网的发展，在电子商务和零售行业中应用越来越广泛，商品配送秩序也变得越来越重要。超市的货架上有大量的货品类型，种类多样，金额不等，如何有效地安排货品配货秩序，成为企业家迫切需要解决的问题。 为了解决问题，将Redis引入超市。Redis是一种开源的内存数据库，可以提供高性能的数据存储。为了管理超市中的货品，可以将Redis用作货品配货系统的存储数据库，将货品的详细情况存储到Redis中，并且可以根据实际情况进行更新，从而帮助超市保持货品的精准配货和秩序。 处理货品配货的代码如下： // The Goods structure struct Goods { goodInfoGoodsId; goodInfoGoodsName; goodInfoPrice; goodInfoStockQuantity; .... }; // initialize redis clientRedisClient *redisClient = new RedisClient;// Set goods to redisvoid SetGoodsToRedis(Goods &goods) { // Set Goods information redisClient->Set("Goods:" + to_string(goods.goodInfoGoodsId), goods.goodInfoGoodsName + "," + to_string(goods.goodInfoPrice) + "," + to_string(goods.goodInfoStockQuantity)); }// Get goods from redisvoid GetGoodsFromRedis(int goodsId, Goods &goods) { // Get Goods information string goodsInfoStr = redisClient->Get("Goods:" + to_string(goodsId)); // parse the string of goods auto goodsInfoVec = split(goodsInfoStr, ','); if (goodsInfoVec.size() != 3) { return; } // set the goods goods.goodInfoGoodsId = goodsId; goods.goodInfoGoodsName = goodsInfoVec[0]; goods.goodInfoPrice = std::stoi(goodsInfoVec[1]); goods.goodInfoStockQuantity = std::stoi(goodsInfoVec[2]); } ``` 使用Redis，超市将能够获得货品信息的实时可靠的更新，其中包括货品的ID，名称，价格和库存量等，从而更加轻松地进行货品的配货管理。Redis可以提供多种功能，如非结构化数据存储，高性能读取，缓存更新等，可以有效地帮助超市进行货品配货管理，提高工作效率，提高服务质量。

Oracle SFO:拓展企业价值的突破性软件解决方案 随着企业业务的不断拓展和发展，企业面临着日益复杂的运营环境和业务流程。如何高效、智能地管理企业动态，提高企业竞争力和创造力，成为了企业管理者必须面对的关键问题。因此，Oracle SFO这一拓展企业价值的突破性软件解决方案，逐渐成为企业智能化管理的热门选择。 一、Oracle SFO的优势 1.全面集成的管理模式 Oracle SFO将企业的各个部门、业务流程、信息平台等资源进行了全面集成，无缝连接，形成一个高度统一的管理模式。企业可以通过一个统一的管理平台，快速了解业务动态，掌握业务走势，实现公司资源优化管理。 2.智能化、自动化的数据分析 Oracle SFO多维度数据处理、存储，通过技术对企业数据进行深入挖掘和分析，提供精准、快速的数据报表和数据分析结果。企业可以通过分析结果，实现快速响应客户需求，改进业务流程，优化企业资源等。 3.灵活的软件部署方案 Oracle SFO的灵活部署方案，支持企业使用基于云的部署方式，实现与企业现有信息系统的集成。同时，Oracle SFO还支持使用SaaS、PaaS等云计算模式，让企业以灵活的方式部署软件解决方案，更好地适应企业运营需求。 二、Oracle SFO的应用场景 Oracle SFO的应用场景非常广泛。不仅适用于传统行业的企业，更适用于未来发展潜力更大的互联网新型企业。例如： 1.医疗行业：Oracle SFO能够帮助医院实现全流程管理，提高医院的效率和服务质量。 2.金融行业：Oracle SFO可以帮助金融机构处理复杂的客户信息、存储财务数据，同时提供智能分析和预测功能，帮助金融行业更好地了解市场动向，制定有效的业务策略。 3.零售行业：Oracle SFO能够全面帮助零售企业管理商品库存、销售、采购等信息，实现新品上市和老品下架的快速响应。 三、Oracle SFO的案例分析 最近国内某知名企业，为了提高管理效率，进行了一次IT升级改造。该企业使用了Oracle SFO进行改造，并将自己原来的业务系统全部迁移到Oracle SFO上进行集中管理。经过一段时间的试运行，该企业管理者发现，Oracle SFO解决方案的智能化、自动化处理数据的方式，帮助企业实现了快速的应变和业务决策。同时，Oracle SFO支持多形态数据口以及灵活的软件部署方式，让企业的IT系统更加稳定和高效。 Oracle SFO作为一个拥有智能化、自动化数据处理能力的企业管理平台，正逐渐成为企业智能化管理的爆款选择。随着Oracle SFO全球市场的不断扩大和发展，相信其会成为未来企业智能化管理的领先者。

随着互联网技术的不断发展和应用，大数据已成为当今最为热门的话题之一，越来越多的企业开始将大数据应用于自己的业务中。而随着大数据分析的深入，数据推送服务逐渐崭露头角并应运而生。本文将探讨大数据与数据推送服务的关系、数据推送服务的定义及其应用领域，并分析其未来发展趋势。 一、大数据与数据推送服务的关系 随着互联网技术的不断发展，现在的企业业务已经变得复杂且庞大，这导致大量的数据被产生和积累。这些数据大部分都是非结构化的，包含着许多不同的格式和类型，例如文本、图片、视频等等。这些数据的数量之大、来源之广以及格式之不同，使得传统的数据处理技术已经不能满足需求。而大数据技术正是应运而生的一种解决方案。 大数据技术不仅能够帮助企业收集、存储和处理海量的数据，而且能够通过数据分析来挖掘出数据中蕴含的价值。通过数据分析，企业可以了解客户需求和喜好、市场趋势以及竞争环境等信息，有效地提高企业的竞争力。但是，要想在海量数据中发现真正有价值的信息并及时推送给相关人员，就需要依靠数据推送服务。 数据推送服务是大数据技术的一种应用，它通过对大数据的分析和处理，向用户提供有针对性的信息推送服务。数据推送服务可以将海量的数据中所需要的信息提炼出来，然后推送给用户，使用户能够及时了解数据的变化和趋势，方便用户在之一时间作出决策。 二、数据推送服务的定义及其应用领域 数据推送服务是一种基于大数据技术的生产型服务，它将大数据的分析和处理应用到个性化信息推送中，向用户提供有针对性的信息推送服务。在数据推送服务中，大量的数据会被分析处理，提炼出用户所需要的信息，并以简短、准确的形式推送给用户。 数据推送服务已经被广泛应用于各个领域，例如金融、零售、物流、医疗等。在金融领域，数据推送服务被用于股市分析、波动预测、用户资产评估等方面。在零售领域，数据推送服务被用于提供个性化商品推荐、促销活动等方面。在物流领域，数据推送服务被用于提供实时的运输路线和交通状况信息。在医疗领域，数据推送服务被用于提供个性化治疗方案、药物推荐等方面。数据推送服务已经成为企业和机构必备的管理工具。 三、数据推送服务的未来发展趋势 未来，随着大数据技术的不断发展和应用，数据推送服务的应用范围将更加广泛。数据推送服务将不仅仅是传递信息的渠道，它将成为企业和机构安全、高效管理的重要工具。以下是数据推送服务的未来发展趋势： 1. 安全：数据推送服务将更注重数据的安全，采用更加先进的加密技术，保证数据的安全性和隐私性。 2. 智能化：数据推送服务将采用更多的技术，比如自然语言处理、机器学习等，让数据的处理和推送更加智能化。 3. 可视化：数据推送服务将更加注重数据的可视化，采用更加丰富的数据展示形式，例如图表、地图、视频等，使数据更加直观。 4. 全局化：数据推送服务将更加全局化，以更加广泛的视角来处理数据，提供更加全面的信息，从而更好地支持企业的战略决策。 5. 移动化：数据推送服务将更加移动化，适应移动设备的趋势。将以消息、邮件、短信、APP等形式为用户提供服务。 综上所述，大数据成为主流，数据推送服务作为一种重要的大数据应用技术已经得到广泛的应用和发展。随着大数据技术的不断发展和数据推送服务的不断创新，数据推送服务的应用范围将更加广泛，未来的发展前景非常广阔。 相关问题拓展阅读： 大数据室如何应用的？有什么大数据平台的推荐呢？ 国产十大数据库排名 大数据室如何应用的？有什么大数据平台的推荐呢？ 大数据如何应用到各个行业，需要根据企业需悉洞求进行定制桥伍化互联网解决方案。应用的行业也非常的广泛的，有工程机械行业、纺织行业等等。工业大数据平台可以选徐工信息汉云这类有硬实力和方案定制软实力的品牌。随着5G快速普及，徐工信息汉云也将帮助更多企业释放物联网大数据的潜能，带领行睁消枯业一起跨入5G时代。 一、医疗大数据 看病更高效 　　除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析更先发扬光大的传统行业之一。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。 　　在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发歼数出更加有效的药物和医疗器械。 　　医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。 二、生物大数据 改良基因 　　自人类基因组计划完成以来，以美国为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因厅改睁组计划等。这些计划引领生物数据呈爆炸式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据革命，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。 　　我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。 　　当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。 　　与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二，国外在生物大数据领域的领先人才多，尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果，总体而言，国内高水准团队还是少。其三，欧美讲求成果应用，层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四，在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上，中国都亟待全面跟进。 三、金融大数据 理财利器 　　金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。 　　大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。 　　可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面： 　　（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 　　（2）风险管控：依据客户消费和现金扮岁流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈 　　（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制 　　（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度 　　（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品 四、零售大数据 最懂消费者 　　零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。 　　未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。 　　想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。 五、电商大数据 精准营销法宝 　　电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。 　　电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。 六、农牧大数据 量化生产 　　大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。 　　由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同时精度也将大大提高。 七、交通大数据 畅通出行 　　交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。但是，问题和困境也非常突出，从各个城市的发展状况来看，智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘：对交通信息的感知和收集有限，对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析，对交通态势的研判预测乏力，对公众的交通信息服务很难满足需求。这虽然有各地在建设理念、投入上的差异，但是整体上智能交通的现状是效率不高，智能化程度不够，使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用，也造成了大量投入上的资金浪费。这其中很重要的问题是小数据时代带来的硬伤：从模拟时代带来的管理思想和技术设备只能进行一定范围的分析，而管理系统的那些关系型数据库只能刻板的分析特定的关系，对于海量数据尤其是半结构、非结构数据无能为力。 　　尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算，而是更好的面对混杂，把握宏观态势；大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系，使得处理海量非结构化数据成为可能，也必然促使我们努力把一切事物数据化，最终实现管理的便捷高效。 　　目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在美国，依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。 八、教育大数据 因材施教 　　随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。 　　在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子，教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗？究竟如何，不妨借助数据来看。比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。 　　大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。 　　在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。 　　毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命。不久的将来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。 九、体育大数据 夺冠精灵 　　从《点球成金》这部电影开始，体育界的有识之士们终于找到了向往已久的道路，那就是如何利用大数据来让团队发挥更佳水平。从足球到篮球，数据似乎成为赢得比赛甚至是奖杯的金钥匙。 　　大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。 　　尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。有教练表示：“在球场上，比赛的输赢取决于比赛策略和战术，以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策，但这些细节转瞬即逝，所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言，他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。” 十、环保大数据 对抗PM2.5 　　前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之内，平均降雨量达164毫米，也是北京市61年以来更大规模暴雨。此次暴雨因来势凶猛而给广大市民生活带来巨大影响。其实，摊上这种事儿，最主要的还是需要气象部门及时、准确地做出预警，并协同其他运营商部门，将这种预警信息之一时间下发到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那场暴雨不仅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了业内人士关于一场“大数据”的探讨。 　　气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报的准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。 　　尤其是进入秋冬季以来，我国多个城市爆发雾霾天气，空气污染严重。随着PM2.5对于人体健康的危害日益被公众熟知，人们对于“雾霾假”的呼声也越来越高。有人调侃，重度污染天走在上班路上就是一台“人肉吸尘器”。 　　由此看来，依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策，任重道远。一是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报，准确统计？掌握此数据的部门是否能向社会公开？北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分，产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大？二是要冲破数据挖掘分析应用的技术壁垒，当然前提就是数据公开。 　　在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。目前，NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB。由NWS生成的最终分析结果，就呈现在日常的天气预报和预警报道上。 十一、食品大数据 舌尖上的安全 　　民以食为天，食品安全问题直是国家的重点关注问题，关系着人们的身体健康和国家安全。近几年，毒胶囊、镉大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不断考验着消费者的承受力，让消费者对食品安全产生了担忧。 　　近几年外国旅游者减少了到中国旅游，进口食品大幅度增加，这其中一个主要原因就是食品安全问题。随着科学技术和生活水平的不断提高，食品添加剂及食品品种越来越多，传统手段难以满足当前复杂的食品监管需求，从不断出现的食品安全问题来看，食品监管成了食品安全的棘手问题。此刻，通过大数据管理将海量数据聚合在一起，将离散的数据需求聚合能形成数据长尾，从而满足传统中难以实现的需求。在数据驱动下，采集人们在互联网上提供的举报信息，国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息，挖出不法加工点，提高执法透明度，降低执法成本。国家可以参考医院提供的就诊信息，分析出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，之一时间进行处理，降低已有不安全食品的危害。参考个体在互联网的搜索信息，掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势，及时进行干预，降低其流行危害。可以提供不安全食品厂商信息，不安全食品信息，帮助人们提高食品安全意识。 　　当然，有专业人士认为食品安全涉及到从田头到餐桌的每一个环节,需要覆盖全过程的动态监测才能保障食品安全,以稻米生产为例,产地、品种、土壤、水质、病虫害发生、农药种类与数量、化肥、收获、储藏、加工、运输、销售等环节,无一不影响稻米安全状况,通过收集、分析各环节的数据,可以预测某产地将收获的稻谷或生产的稻米是否存在安全隐患。 　　大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。 十二、调控和财政支出 大数据令其有条不紊 　　利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据还还可以帮助进行监控自然资源的管理，无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等，大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。同时大数据技术也能帮助进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。 　　大数据及大数据技术带给的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助实施高效和精细化管理。运作效率的提升，决策的科学客观，财政支出合理透明都将大大提升国家整体实力，成为国家竞争优势。大数据带个国家和社会的益处将会具有极大的想象空间。 十三、舆情监控大数据 名探柯南 　　《黑猫警长》大家都很熟悉，它讲述的是“黑猫警长”如何精明能干、对坏人穷追不舍、跌宕起伏的故事情节。拿到大数据时代背景下的话，虽然它也能体现“黑猫警长”的尽职尽责、聪明能干，但更多的会归结到一个问题：为何还是如此的被动、低效？疾病可以预防，难道犯罪不能预防么？ 　　答案是肯定的。美国密歇根大学研究人员就设计出一种利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法。具体做法是，研究人员通过大量的多类型数据（从人口统计数据到毒品犯罪数据到各区域所出售酒的种类、治安状况、流动人口数据等等），创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。同时，还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中，并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。 　　国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低之外，还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台，正能量的东西有，负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息，这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的图片和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和反社会行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人，处罚了虐待小孩的家长。 　　大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出更优的商业决策和发展战略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。 国产十大数据库排名 1、openGauss企业。 2、达梦。 3、GaussDB。 4、PolarDB。 5、人大金仓。 6、GBase。 7、TDSQL。 8、SequoiaDB。 9、OushuDB。 10、AnalyticDB。 详细介绍： 1、南大通用： 南大通用提供具有国际先租迟进技术水平的数据库产品。南大通用已经形成了在大规模、高性能、分布式、高安全的数据存储、管理和应用方面的技术储备，同时对于数据整合、应用系统集成、PKI安全等方面具有丰富的应用开发经验。 2、武汉达梦： 武汉 达梦数据库 有限公司成立于2023年，为国有控股的基础软件企业，专业从事数据库管理系统研发、销售和服务。其前身是 华中科技大学 数据库与多媒体研究所，是国内最早从事数据库管理系统研发的科研机构。达梦数据库为中国数据库标准委员会组长单位，得到了国家各级的强力支持。...