从大数据中获取价值的关键在于选取合适的工具来迁移和存储数据，进而有效地获取新的洞察。为了将洞察转化为可执行的操作，新的数据必须与现有数据、基础设施、应用和流程进行安全集成。Oracle提供的解决方案可无缝地协同工作，帮助企业以更快的速度、更低的成本和风险开发大数据。这些解决方案让客户安全地访问Hadoop、NoSQL和关系型数据库，同时轻松、经济地对大量不同的数据集进行分析。
IDC业务分析研究副总裁DanVesset表示：“单一的技术类型再也无法满足各种类型的分析应用场景。同时，针对一系列不相关项目的数据管理和分析将导致企业IT陷入不可控制的困境并面临不必要的风险。根据IDC的预测，到2017年，统一的数据平台架构将成为企业大数据和分析战略的基础，这种统一化的趋势将出现在信息管理、分析和搜索技术多个层面。”
甲骨文公司大数据副总裁NeilMendelson表示：“数据是一种新型的资产，企业必须对它们的数据资本进行战略性的投资。Oracle为客户提供了集成化的平台，以帮助简化所有的数据访问，发现新的洞察，实时预测结果，并确保数据的有效管理和安全性。”
新的Oracle大数据解决方案可无缝运行在近期发布的Oracle大数据机X5(OracleBig Data Appliance X5)和OracleExadata数据库云服务器X5(Oracle Exadata DatabaseMachine X5)上。这些解决方案结合在一起，可为企业提供全面且经济的平台，以便于访问、发现、管理和确保大数据的实现。
最新发布的大数据创新成果包括：
Oracle Big Data Discovery是 “可视化的Hadoop”，也是面向大数据洞察的，集发现、探索、转变、挖掘和分享为一体的端到端产品。大数据资产将被企业内更多的业务分析师利用，帮助减少风险并加速大数据项目的价值转化。
Oracle GoldenGate for Big Data是一个基于Hadoop技术的产品，能让客户从异构交易型系统中将实时数据传入大数据系统中，目标包括Apache Hadoop、Apache Hive、 Apache HBase 和Apache Flume。通过把现有实时的架构合并到大数据解决方案中，客户能够强化其数据分析项目，同时确保其大数据库与生产系统时刻保持一致。
Oracle Big Data SQL 1.1将Oracle SQL拓展至Hadoop 和NoSQL，同时拥有与Oracle数据库一样的安全性。它通过一条Oracle SQL语句的快速查询，即可在Hadoop、NoSQL和Oracle数据库中透明地访问所有数据。Oracle Big Data SQL 1.1将Hadoop和Oracle数据库之间的集成变得更加紧密，且查询性能较此前的版本提高了40%。
Oracle NoSQL Database 3.2.5是一个适应性解决方案，能够让开发人员创建高性能的新一代应用。该最新版本提供了可预测的低延迟，RESTful API和基于Thrift的C API，并与Oracle大数据平台实现了集成。基于Oracle Big Data SQL，Oracle NoSQL Database 3.2.5还支持数据定义语言(DDL)，使得用SQL来查询NoSQL数据变得更加容易。
Oracle Big DataDiscovery现已上市
Oracle Big Data Discovery利用Hadoop使用户通过单一产品即可快速、轻松地将原始数据转变成可执行的业务洞察。
像在线购物一样寻找和探索大数据：Oracle Big Data Discovery提供了令人瞩目的视觉界面，以帮助在Hadoop中发现和探索原始数据。它类似于便笺本一样，可揭示数据属性与数据组合之间的统计相关性，进而评估该数据是否具有潜力以及是否值得进一步研究。通过常见的导航栏及强大的搜索功能，用户可轻松浏览交互性的可视化数据目录。
大规模转化并丰富数据：使用Hadoop的原始数据进行分析之前需要一系列的准备工作。Oracle Big Data Discovery通过一个直观的类似电子表格的方式，缩短了冗长的准备周期，同时简化了数据矛盾。用户无需更换工具或者书写编码，即可增强数据可视化，从而将更多的时间投入在数据分析上。
挖掘和分享以发现新价值:数据的挖掘和分析与数据准备需要用不同的工具。Oracle Big Data Discovery让用户能够无缝地从数据准备迁移到数据分析，只需一次点击即可分享数据洞察。用户利用数据结果加强合作，将原数据集传回Hadoop，还可在如Pig、Hive和 Python等其他工具中进一步使用数据结果。
将大数据访问权限开放给更多职能团队：大数据通常只掌握在一小部分数据科学家手中，而这一群体掌握着丰富的技术能力、人才稀缺且人力成本高。Oracle Big Data Discovery使得大数据的管理更加简单，并可让包括分析团队和业务用户在内的更多人员轻松访问。它还集成了现有的大数据工具，让企业能够轻松地扩展其大数据团队，并从其投入的人力资本和数据资产中获得最大价值。
