互聯網時代，數據的重要性不言而喻。據IDC預測，到2020年，全球數據總量將達到44個ZB，僅我國的數據量就將有8060個EB，占全球數據總量的18%。

而對于企業，如此龐大的數據將成為至關重要的資產。越來越多的企業將數據資源視為一種基礎性或戰略性資源，從而越來越重視海量數據背后蘊藏的***潛力。這些來自內部和外部的數據，可以更好地幫助企業模擬生產、把握行業趨勢、預測銷售，甚至能夠規避自身風險。數據對于企業來講無疑是一筆寶貴的財富。

數字化的前景固然美好，然而現實卻是很多企業坐擁大數據的海洋，卻找不到大海里的奇珍異寶。那么，如何才能充分透析、利用好數據？最重要的是，讓懂業務的人也能輕松玩轉數據？

業務需求難滿足，現有數據分析模式遇挑戰

雖然企業對數據充滿了期待，但往往會發現真正拿到的分析結果不但不能一目了然地說明問題，而且與業務需求相差甚遠。

原來，以往數據的展現都是由企業領導提要求，業務人員擬需求，最終由IT人員配合專業的工具來實現。從要求擬定，到任務下達，再到最終獲得數據分析結果，整個流程存在的信息差和時間差為數據分析制造了重重障礙：

• 數據分析一般包括需求調研、開發測試、實施部署、運行驗收等環節，整個流程大約需要半年左右，周期長且投入大；
• 礙于專業的IT技術門檻，真正了解市場和行業的管理人員和業務人員無法參與到數據分析的設計中，拿到的結果也很難進行分享；
• 專業的數據分析師往往受制于現有工具的架構或模塊，難以實現快速、靈活的可視化分析，也滿足不了隨時變化的市場需求；
• 分析結果與實際業務的脫節或者不匹配，導致業務人員無法對數據進行更深入的研究和挖掘。

一邊是業務部門對于數據洞察的迫切需求，另一邊是分析人員面臨的技術困難，如何填補業務與技術之間的這道鴻溝，讓數據更加切實地發揮深層價值，助力企業快速成長？

多維度數據展現，助力企業挖掘更多商業機會

基于Oracle分析云（Oracle Analytics Cloud），甲骨文公司推出了Oracle智能分析解決方案。通過針對云數據、本地數據、傳統數據和大數據來源進行集中分析，自助可視化分析和智能分析的綜合性分析平臺，借助豐富的機器學習算法，可視化模塊、敏捷的自助式分析、簡單易用的操作以及靈活的擴展能力，及時有效地為業務人員和IT解決了燃眉之急。

從自助式的數據可視化和數據準備，到企業報告和高級分析，再到用戶驅動的動態假設建模，以及提供增強分析的前瞻性洞察的自主學習型增強分析和移動體驗，滿足了企業多維度的數據分析需求，從而為企業挖掘更多的商業可能。

• 直觀洞察：Oracle智能分析解決方案基于業界最領先的數據可視化和深度分析平臺，借助強大的機器學習能力，為業務管理層快速定制高效、直觀、清晰的智能經營分析。
• 明智決策：Oracle智能分析解決方案助力業務部門迅速提升自主分析能力和解決業務問題的效率，從而做出更加明智的決策。
• 數據探索：通過機器學習技術，探索、發掘深藏在海量數據中不易發現的規律，為業務提供獨到的洞察。
• 隨時隨地：可在手機、電腦等多種終端設備上，隨時隨地進行可視化展現

多領域靈活運用，賦能企業抓住時代風口

Oracle智能分析解決方案已在人才成本分析、洞察市場活動、供應鏈管理、財務分析、銷售分析等多個領域大顯身手，助力企業客戶快速抓住時代風口，在商海中乘風破浪。

作為國內領先的跨境行業全生態鏈軟件服務商，深圳市易倉科技有限公司（以下簡稱"易倉科技"）在與甲骨文公司合作的數據項目中，借助Oracle智能分析解決方案強大的數據分析能，為跨境賣家提供了精準的倉儲、銷量服務，實現全球業務的擴展。而甲骨文則為易倉科技的項目提供了技術引擎，和更深層的數據中心服務，以實現數據資產的轉化。

未來，甲骨文將繼續把創新科技注入到產品和服務中，并于商業場景深入結合，進一步為客戶提升業務價值，實現企業數字化轉型的快速發展。