需要分析含大量非结构化信息的巨大数据集的流程迫使一些企业重新考虑怎样管理他们的数据资产，同时一些如市场营销和财务这样的个别业务部门绕过IT部门自己完成工作或把工作外包到云提供商那里。

Oracle最近发布了一款专门用于大数据的设备，用一块专门的硬件运行自己专属和开源软件的混合这样的设计，来提升数据仓库中加载信息之前对不同来源的结构化和非结构化信息进行过滤、整理和索引的速度。大数据可包括社交媒体内容、电子邮件、HTML网页、即时通讯 (IM) 日志、博客、数字图像、视频文件、监控器、电子商务交易、电话记录和医疗记录，以及由学术机构、科研项目创造的数据集，它们产生了大量的信息。

企业分析这些大量的信息或者是为了风险保护或者是出于商业智能（BI）的目的，而Oracle只是一长串的供应商（包括IBM、戴尔、EMC和微软）的一个在寻找方法去解决企业的担心。企业害怕被抛在比自己更快、更准确地挖掘和解释市场数据的竞争对手的后面。

“人们不是问所有这一切东西是什么，就是问对我们的风险是什么，或因为我们不能看到人们在微博上或别的什么地方对我们产品的评论错过的市场机会什么，而我们不能发现所有这些数据是什么。但真正改变的事情是可用数据的种类，而这也是IT经理们在他们的能力范围内遇到的绝对不能改变的限制，” 高德纳（Gartner）研究公司的副总裁和杰出分析师Debra Logan说。

“所以你需要大规模并行计算系统来解决问题，更强大，更快和更多的内存打散非结构化的数据和索引大数据集，这也是人们一直努力去做到的。”

Oracle大数据设备可能更多地表现在产品更新上而不是一种新的方向：该公司已经销售一种Exadata数据库设备很多年了。使用开源的Apache Hadoop分布式计算平台是一种创新，尽管它要通过Oracle数据整合（ODI）链接到Oracle专属的11-g结构化数据集。非结构化数据的捕捉由另一个开源应用系统Oracle NoSQL 进行处理，Oracle NoSQL是一种多用途的数据库用来支持简单查询和易于管理。

通过提供预套装和预配置的专用设备和对易于使用的关注，像Oracle这样的供应商正在应对企业管理结构中的这样一种新趋势：商业智能（BI）的任务中像数据分析和报表都由个别部门或员工执行，他们不再依靠IT部门为他们做这些事。

“随着数据上更多的专业化，经验中的画面将会彻底改变 ― 首席信息官（CIO）会逐步被首席营销官和财务总监人员这些不需要了解这种技术层面而有更大的预算权的人所替代，” Logan说。

Logan的言论呼应了Teradata首席执行官（CEO）Mike Koehler的意见，Mike Koehler在一次用户大会上说更多的企业是把数据作为一种企业的资产而不是IT资源来看待，这就迫使了在运作中预算和控制的改变.

Oracle声称Exadata设备存储多于分析，并对其打折。Oracle相对较晚在市场上推进大数据，只是竞争者对于所面对的问题还没有共同的定义。

存储巨头EMC已提供了一个类似的设备建于Greenplum数据库4.0之上，把数据加载性能提高到每小时10TB，同时Netezza和Teradata提供了类似的大规模并行处理（MPP）设备，戴尔连接到Aster数据（Aster Data）的nClusterMPP 平台，使软件能充分运行在戴尔的PowerEdge C系列服务器上应对大型数据仓库及高级分析。

像亚马逊、谷歌、和微软这样的云服务提供商，早就有基础设施可以处理大容量数据的产生和需要对其进行适当分析所需求的巨大流程两种情况，和像LexisNexis的衍生产品HPCC系统也据称在考虑基于云访问Hadoop一类的分析系统。专用大数据设备可能做到的是为企业提供他们需要的硬件去做自己在内部要完成的同样事情。