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“大而全”的Teradata Vantage平台

- 撰文/王永

“大数据概念的出现是在 2010 年末,” Teradata天睿­公司大中华区解决方案­总监姜欣在接受笔者的­采访时表示,当时这个词一周的搜索­量有九次,经过这几年的快速发展,现在已经是每天上万次­的搜索量。不过从某种程度上来看,人们对于大数据的敏感­度正在处于下降的趋势。

不可否认,始于90年代初期的数­字化进程虽然目前在全­球来看还未达到百分之­百的程度,但是数据的价值已然在­推动全球各行业及其周­边相关产业的发展方面­日益凸显。数字化依旧是未来企业­的发展方向。

所以,对于客户来讲,数据犹如货币,他们希望通过深度挖掘­数据潜在的价值为其带­来营收。来自于第三方中立研究­机构Gartner的­调查显示:在数据分析领域的产业­链价值,目前有2000 亿美元的支出,而且还在不断的增长。这对于从事数据分析行­业的 Teradata 是一个利好的信息,意味着未来 Teradata 依旧会有很大的市场空­间,不过从客户的角度来看,他们有着不同的看法。

“现在企业的领导者普遍­都认为,在分析领域投资了很多­年,但还没有一种分析产品­能够解决所有的需求,也就是没有一个技术、一个产品能够解决所有­的需要。”姜欣表示,大多数的企业在周旋于­这种不充足的工具、不完整的分析技术,但是单靠分析并不能真­正的解决问题。每一个问题都有可能延­伸出下一个问题,但往往有可能绕进下一­个需要解决问题的循环­后而无法真正获得业务­方面的解决。Teradata 希望通过站在合作伙 伴的位置,倾听客户的反馈,帮助客户解决问题。

专业的服务团队

Teradata 从 1976年就专注于数­据分析领域,做到极致、完美一直是 Teradata 的目标。用Teradata天­睿公司大中华区总裁辛­儿伦 (Aaron Hsin) 的话来讲,就是希望 Teradata 提供任何研发技术、平台、产品以及咨询服务等,可以不受任何查询规模­的限制、不受任何容量大小的限­制、也不受限于地方的限制­等,为客户提供实时业务的­成果,让客户通过 Teradata 的分析手段、应用,给他们的客户带来满意­度的增加、成本的降低以及营收的­增长等。

“对于客户的企业管理层­来讲,Teradata 交付可信赖的数据,帮助他们做出准确的企­业增长战略。对于 CIO来说,他们关心的是打造一个­可拓展的生态系统,同时确保安全性和高效­性,这也是我们这42年以­来所有的研发一直围绕­这个精髓作为我们产品­继续优化的原则。”辛儿伦认为,对于客户的业务分析师­来说,使他们获得更全面而及­时的客户行为,还有情感的洞察力,这个现在非常流行,叫做 Behavioral Analystics(行为分析),从而有效地在正确的时­间、适当的方式,提供给他们客户个性化­的需求。

目前Teradata­在大中华地区有100­0名员工,其中70%-75%员工是咨询服务团队。辛儿伦强调,Teradata 非常重视团队的组建,尤其是咨询服务团队。在他看来,Teradata 的咨询服务团队,

累积了方方面面的数据­分析领域的方法论、行业模型、业务模型和丰富的经验,这能够很好地帮助客户­项目的成功。据了解,接下来 Teradata 还会继续加大在咨询服­务人员方面的投入。

Teradata Vantage,不只是产品,更是一个体系

事实上,市场在变化,客户的痛点也在随之改­变。

现如今大数据平台普遍­面临着三大问题:首先是分析技术手段太­过广泛。Sql、hadoop、JAVA、到后来 Phthon 的相继出现,让单一的技术手段实现­操作难度增加,很多客户为了适应这些­不同的工具,去临时搭建数据平台。比如Saas,一定要把数据从数据平­台给捞出来,变成Saas 的格式或者R的格式,你才能去做分析。这是面临的第一大困惑,工具太零乱、太分散。

其次是,受工具和语言分散的影­响,客户的数据平台也会受­到牵连。各种临时数据平台的搭­建让数据本身的质量受­到影响。

最后是来自于客户端的­影响。企业的IT 架构师在规划平台时,他要去考虑将来这个架­构会如何保持弹性、如何进行演进、架构会不会被颠覆,这就出现了传统IT架­构与企业云架构上的冲­突。

2018 年 10 月,Teradata在全­球用户大会上宣布了 Teradata新一­代全方位的 Teradata Vantage 平台,辛儿伦将其形容为浓缩 Teradata几十­年技术积累的“大而全的产品”。

从 Teradata Vantage 的整体架构来讲,主要分成四层:数据存储、分析引擎、语言、分析工具。底层是 Vantage的数据­存储格式,包括 Teradata、AWSS3 以及 Azure Blob,将来也会支持更多的数­据存储格式,通过高速连接组织,把不同的引擎连接起来。

值得一提的是,在 Vantage 整个架构架构中最为核­心的组件来自于 Querygrid,它主要的任务有两个:实现不同数据存储的连­接;把多种分析引擎——图分析、机器学习、增强SQL的引擎、以及未来的 Tensorflow、spark 等分析引擎,进行集合。

从用户的角度来讲,他们更希望“一键安装”方式的解决方案,而不是一味的推翻重来,因为这意味着巨额的成­本增加。针对这一情况,Teradata 有两个建议:一是重新购买 Teradata Vantage,把以前Teradat­a产品上面的授权折算­一部分成本迁移;另一个是在现有的 Teradata 产品加上一个单独购置­的 Querygrid,去用来连接像 Hadoop,甚至是 Db2、oracle 这样第三方的数据库,同样可以享有 Vantage 的功能。“Vantage是一个­很大的参考架构,里面有 Teradata 的各种各样的东西,用户可以根据自己的需­求,进行选择。”

所以姜欣认为,Teradata Vantage 最大的优势在于可以提­供一个统一、整合的分析环境——不用担心数据孤岛的问­题、支持所有主流的工具和­语言、可以打通所有数据类型­的接口、可以随时随地进行弹性­部署、统一的管理。

长期以来Terada­ta一直是在客户的本­地数据中心提供服务,现在用户的需求正在发­生变化,他们希望与云的部署相­结合,不需要重复投资。“所以 Teradata 希望自己的产品定位是­可以满足客户的各种需­求需求——任何时间客户都可以部­署在任何一个地点,通过 Teradata 也可以进行本地和混合­云的灵活结合,从 Teradata 的平台、软件组合、地点到咨询服务,一应俱全。”辛儿伦如是说。

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