“贞，登妇好三千，登旅万乎伐羌。”这是讲述商王武丁时代的女将军妇好征战的一段甲骨文，大致的意思是说，商王征发妇好所属的3000人马及其他士兵1万人，命他们去征伐商王朝的宿敌羌国。
中国古人在文字上是出了名的冷色，一个字、一个词，在不同语境、时代、内容中所指代的意思可能千差万别，更何况是刻在区区骨片上的甲骨文，这造就了中国历史上最困难的文字识别工作：在已发现的2500字甲骨文中，如今能够识别出其意思的只有1500个字，而它们所代表的含义超过3000多种。
在大数据的时代，识别困难的是每天新增的数以亿计的数据，企业的数据每天都在以TB、PB的数字上升，全球每年新增的数据量已经开始用EB和ZB来形容。在这样的一个时代，另一个“甲骨文”——Oracle，正在开始它全新的使命：让数据展现出它所代表的深刻含义，这一工作与我们对几千年前的“甲骨文”所做的事情，没有什么本质的不同。
但在工作的形式、流程以及平台上，两者却存在着巨大的差异。
千年以前的甲骨文只能够靠人工和简单的机器比对、分析逐步揭开它神秘的面纱，我们也并不真的那么迫不及待的要将剩下的1000多个字全部解读出来;后者则在时间——急迫性——上与前者完全不同，企业的竞争态势每分每秒都在变化，数据也在不断地被创造，并需要被存储和分析，相对今天的生活，商王武丁和妇好女将军的时代，时间处在停滞状态。
大数据创造了巨大的机会，更是新的IT技术、云计算平台的巨大机会，在企业业务IT流程化时代——数据库、数据仓库、ERP、HCM、CRM所统治的时代——具备着巨大影响力的甲骨文公司，如今自然不会错过这个新的机遇。
在甲骨文使用这些“武器”的过程中，其大数据战略正在显露：完整的软件业务生态环境、专业化的数据与业务分析平台、软硬件一体化的Exa系列产品以及全球规模化的服务团队、极强的数据分析和流数据处理能力，所有这些都是这家公司的过人之处。
但也正是在甲骨文这一过程中，我们看到了大数据许多并不为人所知的一些侧面，这些话题有的可能还只是刚刚处在概念阶段，有的可能还需要很长的路要走，有的可能甚至不会成为业界的热点话题。
对于继续需要知道“新甲骨文骨片”上的含义的企业CIO、CEO们来说，在了解甲骨文的大数据战略的过程中，发现这些是具有极大的战略意义。
快数据：大数据的下一个核心
在市场上，只有两家供应商拥有全数据生命周期的计算、存储、分析、展现解决方案，一个是红色的甲骨文，另一个是蓝色的IBM，这两家公司在IT领域各有所长：前者的大型机与UNIX服务器一直是业界的标杆，商业智能分析上实力不俗;后者的一体机概念如今已经深入人心，是这一市场绝对的领导企业，而在业务系统、数据展现上有着强大的竞争实力。
在大数据市场，甲骨文构建了一个完整的数据“流程”：从Oracle大数据一体机、Oracle大数据连接器、Exadata 数据库云服务器、Exalytics商务智能云服务器，再到Oracle Endeca Information Discovery、Oracle实时决策、Oracle事件处理、R语言，尤其是强大的Oracle数据库与中间件，构成了大数据从捕获、存储、计算、处理、分析、发现、展现等全生命流程处理。
但与竞争对手将数据洞察和分析放在唯一首位不同，Oracle除了数据分析、捕获和洞察，还提出了一个“快数据(Fast Data)”的概念，为了得到全面、透彻、完善的市场洞察，大数据应完全覆盖传统数据、非结构化数据、流式数据和快数据，共同为企业构建全数据视图，提供全面的信息支撑，而让数据流动的整个流程变快，无论在大数据时代还是之前的时代，都是其中的关键。
对于Oracle来说，大数据时代不如说是快数据时代：拉里·埃里森热衷于通过一体机与软硬件结合的方式加速其业务系统的性能、Oracle实时决策提供的是实时和历史数据的双轨处理——在大数据时代，“不谈数据分析的解决方案是耍流氓，而速度缓慢、无法提供实时性的解决方案则跟强奸用户没什么两样”。
大数据时代需要的是迅速做出反应，处理大量动态的、快速变化中的数据，高速数据可以带来更高的价值，对于多变的业务流程来说更是如此，有些高速数据在短时间内就会失去价值。
甲骨文公司副总裁及大中华区技术总经理喻思成在讲解Oracle的大数据战略时所谈到的各种类型的数据：传统数据、非结构化数据、流式数据，其根本的转化方向都是“快数据”，但Oracle一开始并未在全部的解决方案中贯彻这一概念，正如喻思成所说：“甲骨文开始所说的快数据是对流数据的处理。”
但现在，甲骨文正在将快数据的概念融入到整个大数据解决方案中，在这个超越于整个Oracle数据库产品之上的大数据解决方案中，快数据是贯彻Oracle各个不同层面、领域、行业的数据解决方案的核心。
甲骨文正在达成的大数据目标，是将实时的事件、变化转变为快数据，通过业务决策系统、处理和存储系统、信息发现和处理系统，最终以最快的速度展现出来，或许在未来，大数据的“4V”解决方案会变成“4V与S(Speed)”——数据需要速度，大数据更需要速度。
大数据：云整合应用的诱因?
如何从大数据中进行信息发现?喻思成给了一个“复杂的答案”：自上而下，是识别业务挑战、识别信息空白、识别潜在信息源、获取数据并实现数据发现、识别新量度对其进行建模以支持BI;自下而上，企业要标准化和发布应用、识别业务驱动因素和量度、建立信息发现模型、识别属性和关系、识别新的数据集——为了取得更好的业务成果，企业的IT部门从IT基础设施、中间件、数据库、数据发现、识别、分析、决策预测，要将任意——而不是指定的——数据转变为更好的决策和更快的行动，这是一项极为复杂的工作。
即便是在软硬件趋于一体化的今天，借助甲骨文的软硬一体优化集成的大数据平台，企业仍然要面对流、获取、组织、分析和决策者五大业务平台的将近20个(在不同要求下，这个数字可能更多)的不同软件和硬件产品，在Oracle的战略下，这些产品被尽可能的软硬一体和预先集成，但这仍然是一个艰巨的任务。
有没有可能企业只需做两件事情：输入数据和获得结果?如果采用传统的IT基础架构搭建方法，这显然是不可能的，在每个环节紧密连接的大数据平台处理流程中，企业所需要的技术、产品、知识和经验都异常繁多，而对Oracle来说，这虽然是企业服务团队的巨大赢利点，但更大的负面作用，是企业很可能会对此望而却步。
这就是云计算，或者说公有云的重要意义所在。通过公有云服务，供应商可以将所有这些复杂性包裹在黑盒中，隐藏前端云计算服务的背后，企业无需采购软硬件设备、无需集成和调试也无需去为维保、服务而发愁，只需要两个接口：数据提供和展现接纳，这无疑是公有云服务所能提供的最大诱惑。
或许是受限于媒体沟通会内容的限制，喻思成并未回复有关“Oracle的大数据战略是否通过Oracle公有云服务能够更好服务用户?”的问题，但他谈到，对于Oracle来说，私有云与公有云同样重要，如果企业希望自主构建大数据解决方案，Oracle能够提供最全面的帮助;如果企业希望通过公有云服务来获取这些能力，Oracle的公有云——Oracle Cloud——正在提供越来越多的数据服务。
目前，Oracle Cloud提供了8大类云计算服务，与大数据直接相关的包括公有云计算、公有云对象存储、BI商业智能、数据库等相关服务，虽然其在大数据方面的专门服务还处在初级阶段，但随着Oracle大数据战略的逐步完善，Oracle Cloud在大数据功能上的完善也将是自然而然的事情。
一年半以前马克·赫德在接受中国媒体采访时曾经说过，Oracle并不怕SaaS服务以及公有云服务会抢占Oracle原本利润可观的软件许可证销售制度，他认为：“Oracle在云计算和SaaS领域拥有强大的实力，是竞争对手望尘莫及的。”
“SaaS是否会改变我们的生态环境?改变?当然有!但是，甲骨文会是全球最大的SaaS供应商。”马克·赫德表示，甲骨文会在SaaS市场获得远超竞争对手的收入——当大数据正在将企业的CIO和IT经理们推向公有云服务时，马克·赫德的预言可能会真的变为现实。
无论是Oracle还是IBM，亦或是惠普，在当下每一家供应商都能够提出多项大数据与云计算服务、技术产品与竞争优势的环境下，这些软件方面拥有强大实力、硬件平台同样占有不错市场的公司，都能够为自己的大数据战略勾勒一副极为广阔的蓝图，但他们也同样面对两个问题：作为供应商，你的大数据战略中有没有独树一帜的精髓?你的大数据战略所涉及的数十项技术和产品，如何简单的被企业用户所使用?
