之前我們在提到Teradata的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和方案時，必然要提到2011年被Teradata收購的Aster Data(現(xiàn)名Teradata Aster)。Teradata Aster在Teradata統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構中承擔著數(shù)據(jù)分析和探索的重任。我們知道Teradata的大數(shù)據(jù)架構中最引以為傲的就是將數(shù)據(jù)倉庫、Aster以及Hadoop做了最好的整合，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構，并且在金融、電信等行業(yè)形成了非常成熟的行業(yè)應用案例。

在大中華區(qū)，Teradata在大數(shù)據(jù)方面有了更新的動作，Teradata Aster事業(yè)部也正式變更為Teradata大數(shù)據(jù)事業(yè)部，其承擔的是Teradata在大數(shù)據(jù)層面無論是技術還是應用方面的更新和拓展工作。

增加更多新功能 加快與Hadoop的整合

關于Teradata的統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(UDA)以及Aster在其中扮演的角色，在前兩年我們都做過很多介紹。在這個開放的數(shù)據(jù)分析平臺上，數(shù)據(jù)倉庫提供整個企業(yè)級的單一視圖、Aster承擔數(shù)據(jù)挖掘和探索平臺、Hadoop主要承擔文件存儲和ELT等功能。

至于Aster和Hadoop的區(qū)別，Teradata天睿公司大中華區(qū)大數(shù)據(jù)事業(yè)部總監(jiān)孔宇華是這樣描述的：“Hadoop下面是文件存儲系統(tǒng)，上面用MapReduce做運算引擎。而Aster最大的不同是底層通過數(shù)據(jù)庫做存儲，上面有不同的運算引擎，諸如SQL、MapReduc、文本、關聯(lián)分析、圖像分析等。”同時，Aster提供業(yè)內使用最為廣泛的SQL接口。

Teradata天睿公司大中華區(qū)大數(shù)據(jù)事業(yè)部總監(jiān)孔宇華

孔宇華強調，在Aster里面有各種分析工具，需要什么樣的工具就直接調用，而且不用轉移數(shù)據(jù)的存儲位置。

但是不能否認，Hadoop也體現(xiàn)出加速發(fā)展的趨勢，尤其是近一年來更新了眾多版本，并增加了各種新的功能模塊。在Teradata看來，開源社區(qū)對Hadoop的影響和貢獻很大，所以Teradata不會在這方面嘗試改變社區(qū)的發(fā)展方向。

“我們會盡量擁抱更多的開源產(chǎn)品，通過與HortonWorks合作，在Hadoop上面做開發(fā)。”孔宇華也指出，因為Storm和Spark開始成熟，可以實現(xiàn)一些流分析的應用，因此Teradata也會在這方面做相應的研究和應用。

同時，近期Teradata收購了兩家公司，其中Revelytix專長實現(xiàn)Hadoop上的元數(shù)據(jù)管理，而Hadapt更是能夠在Hadoop上基于SQL建立數(shù)據(jù)倉庫。“我們收購這兩家公司的人員資產(chǎn)和知識產(chǎn)權，這將擴展Teradata的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合，增強Teradata統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構功能。”孔宇華介紹到。

目前Teradata在推動Hadoop的應用其實都是基于統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構，可以讓客戶更好地利用Hadoop和其他的大數(shù)據(jù)分析解決方案。“這些平臺應該是整合的，而不是孤立的，我們不希望每一個數(shù)據(jù)平臺，如Hadoop、數(shù)據(jù)倉庫、探索平臺和數(shù)據(jù)集市等是不同的獨立平臺，那樣企業(yè)就會形成數(shù)據(jù)孤島。”因此，在Teradata的統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構里面還有一個工具就是QueryGrid，其可以整合和訪問分布在不同平臺的數(shù)據(jù)，做到更好的數(shù)據(jù)共享。

我們可以看到，今年Teradata在Hadoop方面做了很多的工作，也看到了Teradata大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略中通過強化統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構，擁抱快速發(fā)展的開源解決方案，幫助客戶獲得各種不同解決方案優(yōu)勢。

此外，在今年7月份，Teradata在支持開源解決方案的重大突破就是實現(xiàn)Aster與R的整合。因此，在整個分析引擎中，除了SQL、MapReduce等之外，還增加了R。孔宇華說：“Aster與R的整合，是一個強強聯(lián)合，R上面有很多不同的算法、不同的分析函數(shù)的展示方法，可以通過Aster獲得分布式高性能計算。。”現(xiàn)在Aster這把瑞士軍刀將能夠幫助R語言分析師，通過開發(fā)的他們熟悉的R語言和工具，獲得強大的處理能力及豐富的分析方法。分析師還能夠從多個數(shù)據(jù)源訪問海量整合數(shù)據(jù)。

當然，Teradata對統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構的功能更新和強化一直在繼續(xù)，無論是從數(shù)據(jù)獲取、存儲還是分析層面都加入了更多的功能。但是我們可以看到，Teradata在補充這些功能時，前提始終是基于這個“開放并包”的統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構，而不是孤立的增加功能。

更多傳統(tǒng)行業(yè)成為目標客戶

前文我們提到了Teradata大數(shù)據(jù)功能和技術方面的新進展，而在行業(yè)應用方面，從與孔宇華的采訪中，也能感受到Teradata在一些傳統(tǒng)領域的“野心”。

以前提到Teradata的客戶時，我們可以數(shù)出一堆大金融企業(yè)、電信運營商，這些都是Teradata的優(yōu)勢領域。而從前文的各種功能更新上也看到，其實Teradata在降低大數(shù)據(jù)分析的應用門檻，無論是與Hadoop的各種整合，還是與R的整合等，這其實在一定程度降低了更多的傳統(tǒng)企業(yè)應用大數(shù)據(jù)的技術門檻。

孔宇華在提到Teradata的統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構的優(yōu)勢時，也提到企業(yè)并不需要一次將所有的數(shù)據(jù)進行分析，而是可以將某一些數(shù)據(jù)快速地完成從獲取、存儲、探索到獲得價值這樣的一個流程，企業(yè)可以對數(shù)據(jù)的價值“先睹為快”，然后再決定自己的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略真正是怎樣的。

這也就是“大數(shù)據(jù)從小做起。”

而這樣一種思路必然會對Teradata進軍一些數(shù)據(jù)積累并不很好、IT技術并不是很強的行業(yè)產(chǎn)生推動作用。

在采訪孔宇華時，他提到Teradata的一些大數(shù)據(jù)成功案例時，聚焦在了三個領域，即醫(yī)療、零售和高科技制造業(yè)。據(jù)其透露，這三個領域也是之后Teradata在中國發(fā)力拓展的行業(yè)。

關于這三個行業(yè)的應用場景，孔宇華也做了一些舉例。比如醫(yī)療行業(yè)，可以針對同一病癥不同患者的治療周期和方法進行分析，以得出為何不同的患者的花費會有較大的差距。當然在醫(yī)療的應用場景并不是只有這么簡單，還有諸如區(qū)域醫(yī)療、臨床路徑等。

大數(shù)據(jù)在被提出來之時，很多人將目光放在了互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信等行業(yè)，其實我們應該看到所有的行業(yè)都有著挖掘數(shù)據(jù)價值的愿望。而更多的傳統(tǒng)行業(yè)，一方面技術人才并不多，另一方面數(shù)據(jù)積累也并不完善，Teradata在大數(shù)據(jù)上的思路顯然照顧了這些行業(yè)的需求，更加追求易用和包容性，以讓更多的行業(yè)并不需要一開始大而全的做大數(shù)據(jù)，而是從小做起，一步步感受大數(shù)據(jù)的魅力和價值。