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用大数据为制造行业带来更大价值 方案及架构参考介绍 甲骨文企业架构白皮书 ｜2015 年8 月 声明 以下内容只是概述我们的普通产品指导。它的宗旨只是提供相关信息，故不可被列 入任何合同。它不提供任何材料、代码及功能的保证，也不应被依靠来做购买决策。 本公司全权保持对以下任何Oracle 公司产品的特性和功能的开发、发布及时间调整。 “本文的宗旨只是提供相关信息,其内容如有变动,恕不另行通知。Oracle 公司对本 文内容的准确性不提供任何保证, 也不做任何口头或法律形式的其他保证或条件, 包括关于 适销性或符合特定用途的所有默示保证和条件。本公司特别声明对本文档 不承担任何义务,而且本文档也不能构成任何直接或间接的合同责任。” （在其他Oracle 中文文档中找到的声明） Oracle企业架构白皮书 －用大数据为制造行业带来更大价值 目录 概述 6 关键的业务挑战 8 哪里可以找到帮助立项的商业用例？ 9 建立架构模式 11 信息架构中的Oracle 产品 15 关于数据管理系统的其他几点思考 17 将信息架构延伸到物联网（IOT） 19 成功的关键21 最后的考虑24 Oracle企业架构白皮书 －用大数据为制造行业带来更大价值 概述 对于行业领先的制造商成功运营来说，在快速发展的信息架构同时对大量数据进行 访问、分析及管理越来越关键。许多制造商都在增强制造质量的同时寻找提升缺陷 跟踪及对完善供应链的优化能力，从而改善其整体的运营效率。对于制造和运营的 改善再配上良好的客户体验成为越来越重要的成功关键。信息的洞察力对于保持及 增加市场极为重要。制造业公司们正变得更大更多样化，其需要管理的数据类型也 正变得越来越复杂。来自社交网络及供应商网络渠道的外部数据将大量流入到现有 的工作场所中，甚至是来自传感器及机器的数据。 大数据解决方案可以帮助提高制造及运营效率，同时提供对公司运作的全方位观察， 从而引导更好更及时的决策。以大数据为基础的架构可以让企业有能力分析各类数 据源以获得更好的洞察。这会开拓企业的分析及预测选项，让他们取得更好的成果。 如今，这些数据源包括：  来自运营系统的传统企业数据  来自传感器的制造及供应链数据  来自促销活动、广告回应及需求和价格的市场数据  研究及产品生命周期管理 （PLM）的数据  金融业务预测数据  网站访问模式数据  社交网络数据 制造业公司往往有大量的生产和运输指标。但现在越发需要的是从这些日益增加的 数据来源中获得可付诸行动的信息。以下列表阐述了在制造业会被大数据技术所影 响的主要区域：  完善产品及生产预测  改善的服务及对顾客更及时的服务支持  基于制造数据的警报和实时决策  基于一体化的制造及企业绩效信息的更佳决策  多种设备性能数据的合理化  对供应商绩效的分析及与供应商们更好的互动和磋商 大数据可成为不少新技术的基础，包括识别客户数据、调度和维修之间的关联。这 让企业能发现潜在的模式以提供更佳的运营效率、预期订单交货时间、缩短资产和 设备的停工期、及更有效的物资采购和在制品流程的决定。 数据速度、数据种类及数据价值的增长自然地增加了企业必须处理的数据量。如需 适时使用数据，它们必须被更高的比率吸取、存储更久、分析更快。这需要企业采 Oracle企业架构白皮书 －用大数据为制造行业带来更大价值 用新的系统技术并保持其竞争力和响应客户的需求。 这份白皮书将提供一个采用大数据和其分析能力作为“下一代”架构的入门介绍以 适应高科技和制造业公司的下一个阶段发展。本书亦会提供一个Oracle 的参考架构 介绍。 它所提供的方法及指导是数百个项目的成果，强调了企业在面对架构规划和实施中 的决策。Oracle 的架构师们在不同的行业及政府部门工作，他们基于企业架构的最 佳实践制定了一个标准的方法。Oracle 的企业架构方法和框架都已挂接于Oracle 体系结构开发过程（ OADP ）和Oracle 企业架构框架（ OEAF ）。 Oracle企业架构白皮书 －用大数据为制造行业带来更大价值 关键的业务挑战 企业在过去会用数据仓库和商业智能工具来汇报和分析顾客行为、供应链和制造业 务。若使用包括新的大数据储备平台 （包括Hadoop 及（或）NoSQL 数据库）的 大数据管理系统，可以实现更多这些范围中的效益，商业也会变得愈加灵活。 制造质量和售后支持／维保 对于任何大型制造商，增进