如今一谈到企业的数据分析战略就一定要提到大数据。大数据占据了媒体和公众的视线。并非说大数据不重要，实际上，目前大数据的潜力只被开发了微不足道的一点点。然而与此同时，企业的业务和技术高管决不应忽视在ERP、CRM等企业应用中已经存在的数据，因为这些数据也拥有令人难以置信的重要价值。
企业在Oracle技术上做了大量投资以部署应用，而新数据也持续不断地以TB量级逐日增加。找到一种更快的、立即可用的方式，将所有数据提供给企业内部用户，使其能够实时分析数据，将会给企业带来巨大的优势。
试想一下，如今的企业专注于满足客户的需求，而客户则通过各种渠道接触到企业并与之产生互动。消费者正变得越来越没有耐心，因此企业需要立即对客户的问题给出答案。这意味着，以往的几小时几小时地等待批处理作业运行（现在仍有这样的情况发生）或者使用预制报告提供信息对如今的消费者来说是无法接受的。预制报告产生信息的速度很慢，且难以修改。现在的企业需要的是瞬时给出答案，快速建模，做出实时决策。
迄今为止，阻碍企业获得实时洞察力的主要障碍之一，就是数据怎样在数据库中格式化。交易系统用行格式可以实现最佳性能，而数据分析系统则用列格式最好，同时拥有两种系统的企业并非不常见，但在这些不同系统之间进行数据的移动和变换相当费力，常常是数据一就位就“停滞”了。
不久前，甲骨文公司在其位于美国加州红木城总部推出的最新Oracle Database In-Memory解决了这个问题，它在同一个系统中同时支持查询和交易。通过对双格式的支持，Oracle Database In-Memory可以同时在列中（以实现高速数据分析）和行中（以提供最佳交易性能）编排数据。两种格式同时处于活动状态，而且完全一致。
从几小时到几秒
众所周知，业务并不是总按计划进行。意外问题会突然出现，需要快速解决，与此同时，数据量也在持续不断地增长。当企业管理者需要基于相关数据以确定解决办法时，搜索数据有如大海捞针一般。
假定你是一位销售经理，通过几家运输公司向客户交付产品。如果这些运输公司中有一家突然发生了罢工，那么你的产品交付计划会受到哪些影响？为了找出这种意外事件对业务会造成怎样的影响，你必须搜索数10万行订单内容。
甲骨文设计了一个试验，在试验中用户需要在JD Edwards系统中搜索超过1.04亿行销售订单内容，以找到几个客户的信息。运用标准数据库设置，大约13分钟完成搜索。而采用Oracle Database In-Memory，不到1秒就得到了搜索结果。
在体育界有一句名言：伟大选手谈论的是如何比赛中创造时间和空间。Oracle Database In-Memory也是如此，它为企业更好地决策而创造时间与空间，针对最细节的业务问题也能即时给出答案。
让我们假设另一种情况：你在跟一个客户进行电话交谈，你需要总结一下不同地区及不同客户类别下的产品表现，进而给出一个有竞争力的报价。如果使用传统数据分析系统，从ERP系统抽取数据，进行模式分析，可能需要30分钟、1个小时甚至更长。而用Oracle Database In-Memory，你可以在通电话的同时立即在系统中查询，时间大大减少。
一次测试显示，总结4100万行发票内容大约需要4个小时。在对应用进行微调且用Oracle Database In-Memory再次进行试验后，只用4秒钟便能完成任务。
Oracle Database In-Memory可在现有Oracle数据库系统上运行，无需对应用进行任何修改。这意味着合同谈判、分析工资变化幅度等日常应用的性能都能得到提高，最终用户能够立即获得所需信息。企业现在运行报告、提出问题时，也不必担心系统性能低下了。这将有助于促进以数据为主导的实时决策，而这正是实现实时型企业的决定性因素。
本文作者：甲骨文公司系统技术高级副总裁Juan Loaiza