大数据(Big Data)是近来很流行的一个词汇，也是现今谈论最多的话题之一。这个时代的特征之一是数据成指数级增长;另一个更为重要的特征是数据类型多且复杂。比如，随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术不断涌现，出现了大量新型数据，与过去主要是结构化数据不同，如今有一半以上的公司面对的最主要的数据类型是半结构化或者非结构化的，如XML、邮件、博客、即时消息等。商业智能等分析系统必须采取办法应对这些问题。

分析能力正在成为越来越多企业日益倚重的技术手段。在IDC去年年底预测的2011年10大破坏性技术中，分析能力与云计算、移动设备、社交网络等热门技术一起名列其中。IDC认为这些技术日渐成熟并逐渐成为主流。很显然，作为专注于数据仓库技术和数据分析技术的企业来讲，对该技术的每一步进步都有切身体会。

理论上就是这样。然而这在实践中会和客户产生共鸣吗?此处列举三个客户良好的进行实践的例子，这些例子表明确实如此，即客户产生了共鸣。

第一个客户是一家保险公司。“保险是一个我们都很了解的行业。我们都有汽车保险”，他表示：“这种特殊的客户已经有了一个Exadata数据仓库，他们已经捕获了所有与他们顾客相关的事务保险信息：顾客的意外，顾客的政策信息等等。”

他们希望做的是用新的类型的数据增强Exadata，这些新类型的数据可以从汽车获得。现在的汽车上面都装有传感器，可以捕捉你的每一个动作，这种信息被称作汽车远程信息处理数据。他们希望做的是使用该信息实际学习顾客的实际驾驶行为并利用这些数据更好的理解顾客的保险率应该是多少，顾客有什么驾驶习惯，甚至可以帮助顾客更好的驾驶汽车。这实际上是一个非常经典的使用案例。因此他们对用BDA、大数据应用扩展他们的Exadata很感兴趣。

下一个客户是一家旅游公司。“该公司运营着帮助客户查找各种各样旅行信息的网站”，Mendelsohn解释道：“当然，今天他们已经捕捉了他们的客户的所有事务信息，客户选择了哪些行程等。”

“他们希望做的是扩充记录了网站上发生了什么事情的信息。他们希望捕获网络日志，得到社会媒体的数据，用来更好的了解客户的取向，了解客户期待着哪些可能正在进行的旅行，并且合并这些信息和现有的以往的客户事务信息，然后使用它们做出更好的优惠政策，实现业务的增长。”

最后一个客户是一家游戏公司。“游戏产业正成为一个巨大的产业”，Mendelsohn表示：“这家公司的业务是出售各种游戏机和网络游戏，而且他们已经有了一个很大的Exadata数据仓库并且已经分析了其中的信息。他们正在寻求使用BDA扩充Exadata数据仓库，他们还希望使用这些数据了解顾客的期望：更好的了解顾客在游戏中的行为。”

“他们希望了解顾客之间的关系。在游戏中真正有趣的事情之一是人们在一块玩游戏。你会想了解人们在其中相互互动的社交网络，因为当网络中的某个人想做某件事情时，别人可能会做同样的事情。这样游戏公司就可以利用这些信息带来更好的关于游戏的向上销售信息。”

所以整体而言，Mendelsohn的结论是，游戏行业存在着很多利害关系。“这是一个真正的发展了的技术”他指出：“客户拥有现有的属于他们自己的大型BI信息系统，数据仓库、数据超市，真正令他们兴奋地是使用这些大数据扩充他们的业务数据，以帮助他们实现业务增长。”