为了充分发挥实时数据分析的价值，您需要使用统一方法优化关键数据集中的数据生命周期管理。这种方法可帮助您
下图架构展示了OracleDataPlatform如何为零售商提供统一的综合框架来管理整个数据分析生命周期。OracleDataPlatform的核心包含两个关键组件：运营数据存储(ODS)—用于存储未进行转换、以原始格式摄取和持久保存的运营数据；以及数据仓库—用于存储经过优化的数据，以提高查询性能和改善高级分析。
下面我们详细了解一下OracleDataPlatform如何结合使用ODS、数据仓库和其它关键组件帮助零售商高效使用实时数据分析。
该图显示了面向零售业的OracleDataPlatform如何用于对实时数据和历史数据执行优化分析。该平台包括以下五个支柱：
这些功能在支柱内互联。运营数据存储单向连接至服务数据存储。
一个功能连接至“分析、学习、预测”支柱：服务数据存储单向连接至分析和可视化功能。
“摄取、转换”、“持久保存、整理、创建”及“分析、学习、预测”这三大核心支柱由基础设施、网络、安全和IAM提供支持。
目前有两种（或三种）主要方法可以将数据注入架构，帮助零售商更高效地分析数据。
数据持久性和处理建立在两个组件之上。
分析、学习和预测能力建立在两种技术方法之上。
除了使用高级分析和可视化技术之外，零售商还可以开发、训练和部署机器学习模型。
治理是构建此类解决方案时要考虑的一个关键因素。业务用户依靠数据仓库中准确的关键指标制定决策。如果指标不准确，将导致决策错误。因此，业务用户需要根据定义的数据质量策略积极参与数据差异监视工作。他们需要帮助IT团队改进指标的计算方式，协助鉴定和识别错误数据，进而反向影响业务规则，对其进行修改和测试性改进。
OracleDataPlatform可确保您能够在全企业范围内随时随地访问一致的优质数据，从而：
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