甲骨文雲端助浸大 大數據成收生水晶球

在大數據時代，如何分析和應用數據，也被視為企業的核心能力之一。軟件科技巨頭甲骨文（Oracle）近年積極打造雲端服務方案，提供48個雲端區域，協助不少香港企業將工作負載自動化，更智能、更快速地解決業務問題。香港浸會大學通過其雲端基礎設施和自主數據倉庫，實現跨部門的數據集成，通過人工智能和機器學習，分析歷年學生數據和研究學生檔案等，預測考生獲得錄取後的接受率，創香港高等院校先例。
甲骨文（Oracle）在80年代進軍香港，作為數據庫行業的龍頭，過去業務主要集中在數據庫和應用軟件上，直至2016年才踏入雲端市場。雖然起步較競爭對手晚，憑藉其在企業軟件和數據庫上的豐富基礎，打造出高效、高性價比且安全的雲端數據庫。

Oracle高級資訊顧問總監李維勰（Anthony Lee）說，與全球其他地區的市場一樣，香港在追求創新和數碼轉型上有龐大需求，近年公司協助不同領域的企業進行數碼轉型，如金融服務業、高等教育、通訊、零售、運輸和公營機構等，「當中不少公司除了在香港轉型，也想擴張到海外市場。」
48公有雲端區域網絡遍全球

Oracle擁有48個遍布全球的公有雲端區域網絡，加上劃一收費，並每月提供首10TB的免費數據輸出服務，對尋求全球擴張的公司具吸引力。

Anthony說，不少企業看重Oracle的數據庫，能使用同一數據庫或單一數據管理工具，處理不同的資料類型，降低在數據傳輸或複製過程中的潛在人為錯誤，加上自動化的解決方案，能減少管理員的日常維護工作，讓其專注於數據分析，也是關鍵之一。

香港浸會大學有使用Oracle的雲端基礎設施（OCI）作為統一的數據平台，亦採用自主數據倉庫（Autonomous Data Warehouse）服務，達至數據融合，更進一步應用在招生預測。
分析各種參數  招生目標更清晰

浸大資訊科技處處長黃啟超（Allan Wong）指，浸大過去有多個「訊息孤島」（data silos），各部門系統獨立無法共享，使整合資料變得困難，加上不少設備的資訊不完整，數據品質不一致，更加大數據分析的難度，使用Oracle的服務後能集中管理數據，並清理「不乾淨」（錯誤、殘缺、重複或不相關）的數據，讓所有數據均出自單一來源。

浸大團隊更把平台上的AI和機器學習模型，應用於收生的預測分析。Allan說，大學會基於過去的收生趨勢作預測，如今運用模型可以更多項的指標，提高預測的準繩度，「了解申請人的特性、學生學習概覽、在校排名和其有興趣的科目等參數，可以推算發出錄取通知後，學生實際加入浸大的機率。」

Allan指出，若預測的準繩度高，校方在規劃招生周期上可更有針對性，將資源集中應用在最可能產生成效之處，「以往招募如大海撈針，去了很多間中學舉辦巡迴展，現在知道各中學以哪些科目為主，目標更清晰，整體招募流程得到改善。」

另一例子是美心集團，該集團由過去採用Oracle的企業數據庫平台Exadata，如今已轉用雲端基礎設施，並圍繞自主數據倉庫，構建了數據分析的基礎設施，將集團在香港、內地和東南亞業務的數據和資料，以及社交媒體和其他非結構化數據結合，作統一分析和管理。
結合AI助企業解鎖數據潛力

Anthony說，在「數據是石油」的時代，Oracle致力幫助企業解鎖數據潛力。他提到，Oracle在數據庫23c新增了AI向量搜尋（AI Vector Search）功能，能將文件、圖像和影像等資料的語意內容，轉換儲存為向量，供AI學習和比較，可以更簡單地搜尋出具相似性的資料。

數據庫的管理者不需具備機器學習的專業知識，也可在短時間掌握相關功能。Anthony舉例，Oracle的產品現時也支援檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation），該創新性的生成式AI技術，可以結合私有資料和大型語言模型（LLM），使用者只需以自然語言提出問題，即可快速取得所需資料。

Oracle去年作出雲端趨勢預測，未來將由客戶，而非雲端供應商決定雲端的部署位置和方式，即多雲端策略，以及企業傾向由「混合雲」的雲端模式，演變為「分散式」雲端等，均在現實一一體現。

Anthony提到，Oracle將在今年陸續把不同的生成式AI服務和功能，整合到其產品的應用程序和數據庫中。他說，該公司會繼續為客戶提供創新技術和方案，協助他們更智能、更快速地解決業務問題。