Oracle将往何处去？

    2007年，Oracle进入了“而立之年”。

    目前的Oracle已经确立了自己在数据库领域的霸主地位，同时，也成为了第一个跨整个产品线（数据库、业务应用软件和应用软件开发与决策支持工具）开发和部署100%基于互联网的企业软件的公司，以及世界领先的信息管理软件供应商和世界第二大独立软件公司。

    经过三十年的发展，Oracle公司已经获得了巨大的成功。让我们来看一下目前oracle的三个核心，并思考一下oracle将往何处去？

    Oracle文化——“众人皆败，唯我独赢”

    “众人皆败，唯我独赢”—Oracle CEO拉里•埃里森的座右铭。

    时间追溯到1977年，Larry Ellison与Bob Miner和Ed Oates在硅谷共同创办了一家名为软件开发实验室（Software Development Laboratories，SDL）的计算机公司（ORACLE公司的前身）。那个时候，32岁的Larry Ellison，这个读了三家大学都没能毕业的辍学生，还只是一个普通的软件工程师。

    30年过去，Oracle凭借大规模的并购、出奇不意的动作、咄咄逼人的气势被业界所熟知，并让竞争对手感到了强大的压力：

    在Peoplesoft刚刚收购JDE的第四天，为了不使Peoplesoft超越自己，Oracle马上宣布要收购Peoplesoft。

    为了打击微软，收买微软的清洁女工，从其提供的垃圾中找出对手的软肋，并在媒体上大肆宣传，使得微软愤怒地指责Oracle的行为“无耻”，但Oracle却针峰相对的说微软也可以购买Oracle的垃圾。

    SAP召开大客户会议时，Oracle派人在其会议地点周边的大街上散发Oracle传单。

    为了打压SAP公司，在SAP R/3客户正处于更新换代阶段，Oracle宣布了专门针对SAP公司的“脱离SAP”计划，毫无顾忌地向SAP用户喊出“SAP的客户们：是时候脱离SAP了！”的口号。

    坚韧不拔与好斗是Oracle CEO埃里森骨肉与灵魂中最具张力的两种元素，埃里森同时也把这两种元素带给了Oracle，在Oracle员工都穿着印有大鲨鱼的T恤衫，并且在招聘员工时，Oracle喜欢招聘那些不守规矩、难以驾驭的高智商人才，这些人才必须足够聪明，足够狂妄才能被Oracle录用。

    Oracle的员工喜欢这种环境，他们说大厅里满是“聪明的有进取心的人们”，Oracle创造了一种“年轻的，充满挑战的”公司文化，这让公司的士气“比天高”。

    在中国甲骨文科技公司的核心文化中就有一条是“激情”：“我们的激情文化就是让我们走路更快点，说话更快点，思考更快点，动作更快点，兵贵神速，以快打慢的核心源泉；”“就是敢于想，敢于做，敢于挑战权威，敢于挑战历史，敢于挑战看似不可能完成的巨大目标”。

    在Oracle的文化中，另外值得一提的是Oracle的承诺。Oracle敢于向客户承诺自己产品尚不存在的功能以及不存在的产品，然后再去开发，它善于做“无米之炊”。

    Oracle创新——“神谕, 预言”

    “Oracle”的解释有“神谕, 预言”之意，是一切智慧的源泉。

    Oracle在业界，给人的印象是一家不断创新的公司。Oracle是站在IBM的肩膀上发展起来的，IBM 公司的科学家曾撰文介绍过一种新型数据库，这种数据库具有可塑性，能够进行具体的查询。然而，IBM 公司管理层未能利用这一创意，而埃利森却抓住了这个机遇。并进行了不断的创新。

• 1983年，Oracle的新产品具有了可移植性，并解决了数据库的读锁定(read lock)，同年IBM发布了Database 2(DB2)，但Oracle已占取了先机；
• 1984年，产品具备了读一致性(read consistency)；
• 1985年，发布了首批可以在Client／Server模式下运行的RDBMS产品；
• 1986年开发了分布式查询功能；
• 1998年，Oracle正式发布了Oracle 8i，Oracle 8i支持网络应用，并成为第一个完全整合本地Java运行时环境的数据库。
  …….

    正是这一个个的创新，才成就了Oracle。

    而最近，Oracle发布了其数据库产品的最新版本Oracle数据库11g。Oracle数据库11g四个新的功能选项，分别是：Oracle实时应用测试、Oracle高级压缩、Oracle全面回忆、Oracle积极数据防护。

    Oracle11g是目前世界上惟一具有网格计算功能的数据库，可以帮助客户解决很多目前数据库应用的难点：如何有效地存取海量信息并提升其价值？如何管理超大规模数据库、数据仓库？如何使信息在其生命周期的各个阶段发挥最大价值？如何在超大规模数据库、数据仓库频繁的数据访问中降低违规操作？等。