Teradata will näher ans Business
Der Data-Warehouse-Spezialist stellt den geschäftlichen Nutzen der Datenanalyse stärker in den Fokus. Teradata möchte dafür mehr die Budgetverantwortlichen in den Fachabteilungen, also zum Beispiel Marketing- und Finanzchefs, ansprechen.
Der Data-Warehouse-Spezialist stellt den geschäftlichen Nutzen der Datenanalyse stärker in den Fokus. Teradata möchte dafür die Budgetverantwortlichen in den Fachabteilungen ansprechen, also zum Beispiel Marketing- und Finanzchefs.
Früher waren wir technologiegetrieben, jetzt sind wir Business-fokussiert“, konstatierte vor Kurzem der neue TeradataCEO Victor Lund. Einen passenden MarketingClaim hat Teradata auch schon formuliert: „Business driven by Technology.“Ganz konkret verspricht Lund den Kunden, Teradata werde ihnen helfen, ein „Ökosystem“für die Datenanalyse aufzubauen. Gerade die größeren Unternehmen hätten damit massiv zu kämpfen.
Eigentlich ist die neue Strategie eine alte: Wie Marketing-Chef Chris Twogood bestätigt, adressierten schon die ersten Verkäufer des 1991 von NCR akquirierten und 2007 wieder ausgegliederten massiv-parallelen Datenbanksystems die Anwender in den Business-Bereichen. Irgendwann und irgendwie habe das Geschäft mit den Business-Kunden jedoch eine Art „Atrophie“erlitten: „Die Technik wurde für unsere Kunden immer wichtiger, und dann haben wir uns zu tief darauf eingelassen.“Die jetzt verkündete Strategie läute eine „Verhaltensänderung“ein. Business, Architektur und Technik – in der Verbindung dieser drei Säulen sieht Europa-Chef Peter Mikkelsen einen Wettbewerbsvorteil von Teradata gegenüber Big-Data-Spezialisten, die sich vor allem auf die Beratung kaprizieren: „Unser Vorteil ist der, dass wir auch implementieren können.“
Um den schönen Worten auch Taten folgen zu lassen, heuert Teradata derzeit verstärkt Data Scientists und Business-Analysten an. Die sollen die rund 150 Business-Berater verstärken, die das Unternehmen eigenen Angaben zufolge schon an Bord hat. Da solche Spezialisten nicht von den Bäumen fallen und auch nicht massenhaft von den Universitäten ausgespuckt werden, dürfte Teradata sie von Consulting-Unternehmen oder auch direkt aus den Anwenderunternehmen rekrutieren, was man verständlicherweise nur ungern einräumt.
Um die Arbeit der Business-Berater zu vereinfachen, hat Teradata die RACE-Methode entwickelt. Das Akronym steht für „Rapid Analytic Consulting Engagement“. Dabei handelt es sich Teradata zufolge um eine „technologieunabhängige“Beratungsmethode, die potenziellen Kunden innerhalb von sechs bis zehn Wochen einen Überblick über den erzielbaren Mehrwert und die möglichen Risiken eines geplanten Datenanalyse-Vorhabens verschaffen soll. Federführend in Sachen RACE ist der Teradata-Bereich „Analytics Practice“. Allerdings werden sich die vier- bis sechsköpfigen
Beraterteams idealerweise immer aus Experten mit verschiedenen Kompetenzen zusammensetzen. Neben technisch versierten „Scientists“sollten ihnen auch Architekturexperten und mit dem kundenspezifischen Geschäft vertraute Business-Consultants angehören.
Den Kern der RACE-Methode bilden die „Teradata Business Value Frameworks“, quasi eine Best-Practices-Sammlung, in die Erfahrungen aus mehreren tausend Kundenprojekten eingeflossen sind. An ihnen können sich die Berater grob orientieren, um zu ermitteln, was geht und was es am Ende bringen könnte. Ein Kunde, der diese Beratungsleistung in Anspruch nehmen will, muss dafür einen fünf- bis (niedrigen) sechsstelligen Euro-Betrag veranschlagen. Im Gegenzug bekommt er eine Aufbereitung seiner Daten sowie eine Berechnung des Return on Investment (RoI). Im Prinzip wäre RACE damit auch für kleinere oder zumindest mittlere Unternehmen, beispielsweise für den deutschen Mittelstand, interessant. Allerdings konzentriert sich Teradata von jeher auf größere Unternehmen mit Skalierungsbedarf.
Daran will auch der neue deutsche Geschäftsführer Sascha Puljic nichts ändern. Die Teradata-Produkte könnten ihre Vorteile nun einmal vor allem dort ausspielen, wo Auswertungen über extrem große und heterogene Datenbestände gefragt sind. Und das seien zwar nicht ausschließlich, aber häufig Großunternehmen, denen man beispielsweise helfen wolle, digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln oder herauszufinden, wo das Internet of Things für sie interessant sein könnte. Schließlich ist die Auswertung relevanter Sensordaten eine klassische Aufgabe für leistungsstarke Datenanalyse-Systeme.
Als ein ebenfalls spannendes Thema haben die Teradata-Berater die „Customer Journey“identifiziert. Hinter diesem Schlagwort verbirgt sich die Auswertung des Entscheidungsprozesses, der einen Interessenten zu einem Kunden macht. Die dabei an den unterschiedlichen Kontaktpunkten aufgelaufenen Daten lassen sich zu wertvollen Informationen für Marketing und Vertrieb des Anbieters verdichten.
Um die bereits angesprochene Heterogenität der Datenhaltungs- und -auswertungssysteme zu bewältigen, hat Teradata eine Reihe von Techniken angekündigt, die alle darauf abzielen, Anwender von der Komplexität abzuschirmen. Die dafür geprägten Marketing-Begriffe lauten „Teradata Everywhere“und „Borderless Analytics“. In diesem Zusammenhang ist vor allem das Produktportfolio „Teradata Unity“zu nennen. Es besteht aus den Komponenten „Director“, „Loader“, „Ecosystem Manager“und „Data Mover“. Diese Softwarewerkzeuge sollen integrierte Abfragen über unterschiedliche Teradata-Systeme erlauben – schnell, präzise und für den Anwender transparent. Mit „Querygrid“sollen sich zudem Daten aus anderen Systemen, beispielsweise von SAS Institute oder Oracle, aber auch aus Open-SourceProjekten wie Hadoop oder Cassandra, in ein und dieselbe Abfrage einbeziehen lassen.
Datenanfragen orchestrieren
Wie Teradatas Chief Technology Officer Stephen Brobst erläutert, orchestriert Querygrid die Verarbeitung einer Anfrage über verschiedene Systeme. Dafür gibt es eine ganze Reihe von Konnektoren und Programmierschnittstellen (APIs). Der Kunde definiert, welchen Teil der Abfrage er auf welchem System erledigt haben will – und Querygrid besorgt den Rest. Der Kern des „Grid“besteht, so Brobst, aus einem Apache-Projekt namens „Presto“, das Teradata gemeinsam mit Facebook initiiert hat. Die quelloffene Software wird von Teradata supportet sowie im Rahmen des Querygrid-Angebots vermarktet.
Presto ermöglicht laut Brobst vor allem einen schnellen und verlässlichen Zugriff auf BigData-Speichersysteme wie Hadoop. Die Geschwindigkeit wird durch In-Memory-Verarbeitung erzielt.