云数据分析的敏捷、创新和灵活性，以提供热腾腾的优质菜品和服务。
他们的热情让你感到特别，每次你去他们的任一家餐厅时都会感受到这种激情。布林克意识到人们想要热腾腾的优质菜品和出色的客户体验。 这意味着在他们所做的每件事上都专注于速度、敏捷、灵活和创新。这些都是可以在云中技术的帮助下实现的。对于布林克来说，云数据分析有助于提供优质、热腾腾的热食，并提供热情的客户体验，让访客更期待。
“在当今的环境中，无论你身处哪个行业，你都必须在技术上保持先进。您需要拥有支持业务使命和驱动因素需求的技术。为了取得成功，您需要更快地获取信息，并向业务部门提供见解，以便他们采取行动。”
Mark Abramson, 架构师经理，企业数据、分析和报告
Mark Abramson拥有超过25年的经验将技术基础应用于业务解决方案的成功实施，是一位在系统设计、软件架构和数据分析领域的技术专家。他的专业经验成就了他的调查性数据挖掘职业生涯，履历包括数据可视化、信息管理、数据治理以及大数据系统设计和实施的活动。Mark Abramson曾为软件行业和许多行业领域的一些大型公司参与设计、开发和部署许多成功的BI和分析解决方案。Mark Abramson还从事数据恢复服务方面的工作，包括高级电子数据和大数据系统。他拥有罗切斯特理工学院、纽约州立大学以及康科德法学院的应用技术方面数个学位。
每家餐厅都有大量数据源，包括客户调查、销售、产品、员工、支票（记账单、结账单、计数账单）、交付和外卖、在线订购、甚至天气、地理位置和时间序列数据。各种数据丰富。“每天，我们的餐厅都会生成数TB级别的数据。我们需要获取原始数据，并将其转化为可操作的、有价值的见解，供企业采取行动。每家餐厅都位于我们的餐厅分析仪表板中，该仪表板可将数据仓中的数据可视化。这包括数百万条客户调查数据记录、全球每个零售业务的每日销售数据、员工数据等等，”企业数据、分析和报告架构师经理Mark Abramson解释道。
“我们的报告来得太晚了，将数据从餐厅带到企业所需的时间太长了。我们的延迟妨碍了他们的运营。我们知道必须进行现代化改造。它必须快速、灵活，每个人都可以访问。”
“我们混合了本地和云。我们知道我们需要一个能够提供灵活性和可扩展性的平台来支持整个企业。但该平台还需要处理我们拥有的复杂工作负载，”Abramson说。
在为企业分析选择新的互联多云数据平台之前，布林克维护了几个关键要求。首先，该平台必须以企业为中心，数据是跨多个业务部门的集成，而不是孤立的，这样才能获得更多答案和更深入的见解。其次，平台必须可扩展，能够随时随地大规模回答任何问题。第三，必须能够对其进行管理，以便他们获得更快、更有效的结果和洞察力。第四，每个人都应该能够处理数据——无论是企业业务分析师、餐厅经理和团队负责人、轮班经理和公司高管。
最终，布林克希望将他们的数据投入使用，实施数据分析以释放无限价值并加快实现价值的时间。
“我们在Teradata Vantage中实现了Teradata的混合多云数据分析平台™提供了灵活性和可扩展性。许多云提供商都说他们有这个。但是，解决方案的真正成本是多少？性价比和可扩展性如何？它能否处理复杂的工作负载？我们知道，Teradata不仅可以处理简单的3秒查询，还可以处理具有许多联接的复杂查询，而不会影响查询响应时间。”
如何分摊成本和追加销售、创造收入或创新菜单项？使用菜单和服务器数据执行盈利能力分析。
您如何知道最受客人喜欢的是什么吗？使用产品、销售、员工和客户数据进行预测分析。
您如何了解特定餐厅的客户体验？分析客人和员工数据。
餐厅里有什么类型的商品，它们要花多少钱？你猜对了，对多联接数据进行分析。
数据分析平台选择的另一个因素是平台要有能力处理复杂的、混合了规范化（或结构化）数据、半结构化、以及根本没有模式结构的各种数据。用于企业分析的现代互联多云数据平台需要具有可扩展和灵活的数据架构，以支持和实现所有业务需求。
“我们的数据有多种模式和数据结构。能够将新的主题领域（如外卖和交付数据）放入具有不同模式的同一系统中，这对我们所有人来说都是一个巨大的胜利。它使我们能够立即根据业务需求采取行动，”Abramson继续说道。
最后，借助Vantage，存储和计算的分离使布林克能够扩展计算需求，因为早上的工作负载会增加，而餐厅则在准备午餐和晚餐。然后，当需求减少时，平台需要缩小规模。一些仅云的供应商可能会在单一维度上进行扩展，但在其他维度上做出牺牲或无能为力。当需要缩减时，其他平台需要手动干预才能在启动后将计算降低到以前的水平。
“许多其他供应商说他们可以做到这一点，但我们从未真正体验过。而Teradata做到了。我们看到了可扩展性、灵活性，可以运行其他仅云供应商受到挑战或无法及时提供查询响应的复杂工作负载。在AWS上使用Teradata Vantage进入云端，可以切实看到其他供应商只能吹捧的能力，这真是太棒了。我可以在几分钟内以两倍或三倍的规模进行扩展，并将所有计算能力与存储分开，以完成大型工作负载。然后，缩减规模以保持持续的成本效益。”
这使团队能够花时间分析和构建业务解决方案，以满足不断变化的业务需求。而不是花费所有技术资源来监视系统是否存在缓慢或失败的进程。
数据、分析和报告团队为更具战略性的计划腾出资源，对企业和特许经营餐厅进行更深入的餐厅分析，以制定客户满意度调查、菜单项和劳动力资源的KPI。
“这一切都可以追溯到数据以及从这些数据中获得的见解。如果你想成功，数据必须是你业务的中心。”