忘记大数据-专注答案

商务敏捷应对需求不断增加如何改变着大数据分析

在科技繁荣的鼎盛时期,大数据计算的机会似乎是数据科学家的梦想。但是,由于工具不足和系统复杂,大数据很快成为IT噩梦。Teradata为业内不断提供大规模答案的解决方案。

将大数据转化为答案

大数据的承诺

最早提到“大数据”的是在科技繁荣时期,互联网和连接随着数据处理和存储能力的扩展而不断扩大。计算机科学家写道:“正如搜索引擎改变了我们获取信息方式一样,其他形式的大数据计算能够而且将会改变公司、科研人员、医生以及我们国家的国防和情报行动的活动......大数据计算也许是过去十年中最大的计算创新。”

大数据的承诺是能够以空前的规模捕获和保存企业的所有数据。企业可以保留他们以前可能丢弃的数据,以便更好地了解客户行为,对市场和环境结果做出预测,等等。分析师预计,大数据将创造500亿美元或以上的总收入。

大数据的问题

然而,在采用Apache Hadoop等平台对大量数据进行批量处理并执行ETL(提取、转换和加载)工作后,企业遇到了障碍。像Hadoop这样的工具没有充分支持日常操作所需的传统分析。没有出现SQL数据库和对象存储提供商来填补此存储和管理空白,并为实时、地理空间和其他分析使用案例提供敏捷平台。正如一位专家所写,“Hadoop从未变得足够快,无法真正取代数据仓库。”

另一个挑战是移动和物联网(IoT)的兴起,因为企业现在必须支持更广泛的数据源。不久,大数据就成了一个必然的结论——商业领袖们现在寻求分析和平台的灵活性,以便了解云层和来源的数据背景。除了捕获和存储海量数据外,IT领导者现在还寻找应用程序、平台和云基础设施供应商,使数据分析、集成和复制更加敏捷和快速。

Teradata在大数据中的角色

满足企业对大数据处理的需求是Teradata成立后的一个关键原则。事实上,公司名称来自我们管理TB数据的能力。如今,这个数字已经增长到许多PB的数据!从前,存储和分析大量数据受到当时可用硬件的限制。我们创建了 Teradata数据库,以有效管理大规模数据,实现企业分析、解决技术问题并展示将数据集成到关系模型中的能力。

如今,随着数据仓库每天运行数千万个查询并支持关键任务的运营,许多企业更加注意保护其大数据。企业通常限制访问,阻止数据科学家和业务分析师无缝运行报告和收集见解。这通常会导致这些用户使用自己的工具创建自己的解决方法,从而形成分析孤岛。

为了集成大数据分析,Teradata Vantage扩展了数据环境中分析引擎的类型,允许在各种使用案例中使用。Vantage不是不断复制这些功能,而是将它们结合到逻辑中心架构中,在需要时可以调用它们。Teradata从仅仅拥有SQL分析引擎扩展到包括机器学习和图形引擎 - 这仅仅是从开始。所有类型的程序员现在都可以参考所需的引擎和功能,最大限度地减少时间和数据移动,提高一致性和性能。

Vantage还使引擎能够访问更多多样化的数据集,并且我们提供跨数据存储环境的必要连接。这可以满足一系列数据需求,包括由许多小组反复使用、需要结构和严格的治理的数据,以及只需要快速存储、结构未知或可变的、有限用户群访问的数据。

最后,我们理解限制用户在数据科学方面可以使用的工具的缺点,因此我们抽取了工具和语言,以便任何程序员都可以在他们选择的工具中编写。随着更多用户能够访问分析,这将更快、更低成本地推动更多见解。

大数据 + 敏捷性 = 答案

几十年来,大数据在数字技术中发挥了关键作用。但它的魔力并不来自它的大小 - 大数据的力量来自它的能力,以帮助大多数人更快得到正确的答案。从Teradata成立之初,我们就致力于整合大数据技术。我们知道这是提高业务理解和可操作洞察力的关键。如今,Vantage将继续这一传统,整合大数据分析,以确保企业能够更快地找到答案,并在推动业务成功方面保持敏捷性。

好奇Teradata Vantage能为你做什么?