用生态系统去作战：Teradata分享大数据发展策略

发表于 2015-5-14 17:37:13

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C114讯北京时间5月14日早间消息（张月红）今天，大数据的价值得到了前所未有的重视，业内甚至有着“得数据者得天下”的断言。虽然言之过重，但形象描述了大数据在经济社会各个层面、各个领域都开始受到重视的现象。
正因为如此，大数据分析和营销应用服务供应商Teradata天睿公司，上周于深圳举办了大中华地区最大规模的大数据峰会。峰会期间，Teradata天睿公司首席技术官宝立明（Stephen Brobst）接受了C114等媒体的采访，分享了大数据技术趋势和未来的前瞻观点。
迎合中国市场的需求
根据Teradata天睿公司联席总裁Hermann Wimmer的介绍，大中华区已经成为Teradata全球增长最快的市场，是仅次于美国的第二大市场。
Teradata将继续对大中华区进行大力投资，迎合中国客户的需求。
宝立明介绍，中国市场的客户尤其喜欢Teradata Aster，这款产品能让他们快速获得价值。很多客户对一些底层的编程不感兴趣，Teradata Aster本身自带了150种不同的分析函数功能，可以根据不同客户的具体需求，迅速挖掘出价值，这是中国客户最为欣赏的一点。
为了迎合Teradata Aster在国内的蓬勃发展，Teradata在北京设立了专门的研发实验室，针对简体中文进行了文本分析技术的开发；同时，Teradata还进行了路径分析算法开发，这是因为很多中国零售商需要研究消费者的购买行为、如何更好地留住客户，路径分析算法的开发就非常迎合这一需求。
还有，国内部分用户越来越倾向于采用开源架构，尤其是用于大数据的hadoop技术，这种趋势非常强劲，而且很多国内用户都是最早使用Hadoop的企业。对于这一点，宝立明强调，Teradata是业界最早将开源Unix和Linux结构应用在数据库平台上的企业。

Teradata首席技术官宝立明（Stephen Brobst）

“当时，很多人都认为我们非常大胆，现在大家对开源技术越来越感到习以为常了。”
但宝立明同时指出，Hadoop用来存储大量数据相当不错，但问题是，如果想进一步从这些数据中挖掘出有价值的数据，并对之分析，Hadoop就不是一套非常经济的系统了。后来，国内客户发现一个非常致胜的组合，即Hadoop加上Teradata Aster，后者占用系统空间比较小，它的可管理性以及迅速实现价值的效应，使得两者结合成为最佳组合。
数据变现已带来持续稳定收入
根据Teradata大中华区首席执行官辛儿伦（Aaron Hsin）的介绍，Teradata在大中华区已经有十多个大行业的应用了。就通信行业而言，一些率先对大数据价值进行挖掘的运营商，已经取得了非常大的成功，在数据业务方面获得持续、稳定的收入。而从全球市场看，比如沃达丰、西班牙电信、Verizon和AT&T等，他们都在做数据变现的尝试，以弥补传统电信业务的收入下滑。
行业基本已经认同，通过售卖带宽获得的收入很有限，因为人们都是以月付方式购买带宽的，且通信支出只占人们整体支出的一小部分。所以，更多运营商将重点放在增值服务上，比如说西班牙电信利用大数据分析为零售企业提供选址建议。
就已经开发出来的商业模式看，运营商的数据变现模式基本上都是通过出售洞察力，将自己拥有的用户信息分析处理后，在保证用户隐私的前提下打包，以B2B的商业模式提供给企业客户，换句话说，就是将消费者的数据作为产品销售给企业客户。
对于制造业来说，同样如此，生产企业利用数据分析结果，更好的控制QC质量、流程优化、管理等个方面的改善。尤其是目前中国进入物联网时代，传感器的普及将为制造业带来相当大的改变，Teradata已经看到，这是一个非常大的机会，也加大了对传感器数据分析的投入。
Teradata对生态系统打造
宝立明认为，在对大数据进行分析的过程中，没有任何一种技术能够放之四海而皆准，解决所有的问题，这就是为什么业界开始从单一型的数据库向着生态系统的方向去发展的原因，也就是说，在这个生态系统中，会有多个平台一起运作。
据他介绍，Teradata打造的生态系统称之为Teradata统一数据架构，即UDA（Unified Data Architecture）生态系统。这一生态系统涉及到三种应用：第一种就是“数据湖”或者“数据水库”，主要用于捕获原始数据，包括结构性和非结构性的数据，然后再在UDA架构中进行数据资料的分析；第二种就是整合型数据仓库；第三种就是探索发现平台，这是Aster的主要功能。Teradata将SQL和非SQL集合在一起，包括图形和文本，都能在平台上进行分析。这三个应用就是通过Teradata的专利技术QueryGrid实现互操作。
几年前，大多数公司采集的数据基本上都是以记录为导向的，或者说更多的是结构化的数据。但现在，大多数数据都是非传统性的，比如JSON数据，文本数据和话音数据已经不再是最关键的数据了，由这些数据产生的大量其他数据才是关键。
在构建和完善大数据分析生态系统的过程中，Teradata进行了一系列大数据技术的收购，强化统一数据架构的实力。其中，Teradata收购Hadoop技术的主要目的是让QueryGrid的互通能力更加有效；收购Loom Technology主要是为了完成数据沿袭的工作；收购Think Big是为了给客户提供更优质的咨询服务，比如说如何更好地管理Hadoop系统；收购RainStor是为了把那些大量的、可伸展性的数据进行压缩，从而实现更高效率的数据存储。
综上所述，近年来的几起收购都是为了打造生态系统上不同的能力所做的准备，未来Teradata还将通过QueryGrid软件实现上述所有这些功能之间的互通、互操作，让这项技术的使用面更加宽广。

作者：张月红来源：C114中国通信网

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