42年數據分析，Teradata這次關鍵字是「任意」？

【IT168 評論】如果一家企業經歷了信息化時代、互聯網時代到數字化時代的變遷，那麼這家企業很可能被打上「傳統」的標籤，如果這家企業幾十年一直在做一件事情，那麼被貼標籤的概率就可能翻倍。越是幾十年專註某一領域的大企業，其努力和創新越容易被忽略，就好比當Teradata天睿公司連續16年入選Gartner分析型數據管理解決方案魔力象限領導者象限的消息公布後，不少人的第一反應是「嗯!老樣子!」，卻沒有觀察到Teradata早已舊貌換新顏。

Teradata天睿公司總裁兼首席執行官Vic Lund、Teradata天睿公司首席運營官Oliver Ratzesberger、Teradata天睿公司國際集團執行副總裁Peter Mikkelsen、Teradata天睿公司大中華區總裁辛兒倫 (Aaron Hsin)

在這個時代，需要轉型的不只有企業，還包括廠商。用戶需求在變，產品怎麼可能不變?做了40多年數據分析的Teradata怎麼可能連這點變化都感知不到?這場以「任意」為關鍵字開場的轉型到底是什麼樣子?對於AI、IoT這樣的新技術，Teradata的接受力如何?表現力又如何?已經走過了40年，未來的Teradata方向在哪?

40多年的大象轉身，Teradata的關鍵字是「任意」?

不論數據規模多大，數據分析對企業而言一直都是艱難但必須做好的事情，因為其可以給業務帶來的價值是無法估量的。面對諸多工具、語言，數據類型以及分析引擎，企業往往是有苦難言。過去，我們所講的「數據分析」通常指的是事後分析，事後通過數據產生簡單決策，這對時間和準確度的要求不是很高，但這種分析方法所帶來的價值相對有限。

Teradata轉型的第一步就是將事後分析轉變為預測分析，幫助客戶應對可能出現的各種複雜應用場景。同樣是數據分析，後者可以給企業帶來的價值顯然大大高於前者。在此基礎上，Teradata提出「四個任意」的新型分析平台，初聽不免覺得隨意，細細了解才發現是「無招勝有招」。

Teradata Analytics Platform分析平台是Teradata Everywhere戰略的一部分，其「四個任意」的完整解讀為任意數據分析、任意環境部署、任意方式購買和任意時間遷移。

Teradata天睿公司策略性產品管理高級副總裁 Tim Henry

任意數據分析——分析任意類型數據，包括關係型數據、結構型數據和非結構型數據等，任何數據類型都可在Teradata分析平台分析。

任意環境部署——不論是本地還是託管雲或者私有雲都可進行部署，亦可在公有雲上部署。

任意方式購買——在Teradata原有購買方式的基礎上增加訂購式許可，企業可靈活選擇所需功能，Teradata分析平台整合了之前部分產品，分四類打包銷售。

任意時間遷移——如果使用Teradata的分析平台，企業可選擇在任何時間遷移，並且不收取任何額外費用。

在此原則下，企業還可自由選擇所需工具、語言、數據源甚至引擎，在安全性以及數據遷移方面做了很多工作，最大程度保證企業用戶的數據安全以及降低數據遷移成本，可以讓企業更加從容得面對數字化轉型。同時，最近新增加四維分析(4D Analytics)功能整合了時序、時態、地理空間以及時間四大維度，將幫助客戶應用更強大的物聯網(IoT)分析用例。

在面向全球用戶的視角下，即便已經專註數據分析40多年，Teradata的每一個抉擇還是十分謹慎，對於不同國家，不同地區產生的差異性需求，Teradata整合共性逐步解決差異性問題，保證每一個客戶都成功上線，而不是只關注公司賬戶的進賬。

同樣是AI和IoT，但我們可以聽聽落地的事情!

對於火得一塌糊塗的AI和IoT，筆者此前未曾聽到Teradata花大篇幅來講，第一次著重了解沒想到就是從落地開始......

對於數據在AI中的作用，筆者在此就不贅述了。跟數據打了一輩子交道，Teradata在這方面是有優勢的。早在幾年前，Teradata就開始著手數據清洗以及數據建模等前期工作。通過建立孵化器、吸納人才並與全球AI方向出色的大學合作，Teradata最終將AI能力納入Teradata Everywhere戰略，成為Teradata分析平台的一部分。

如果將AI與IoT相結合，大概就是我們今天所見到的Teradata與思科合作所提供的智慧城市案例的剪影，通過感測器收集數據，通過AI進行智能分析。在這之中，解決信息孤島問題，將不同來源的數據相互集成是基礎，Teradata一直在解決這個問題，並對開源產品提供了同樣的包容度和兼容性，比如Hadoop。對於一些新興技術，Teradata同樣計劃在未來短時間之內實現兼容，比如data iku、KNIME等。

帶著用戶需求思考的未來是什麼樣子?

眾所周知，Teradata最為擅長的是金融、電信等對解決方案及其苛刻的行業，但其也在積極關注所有傳統行業，尤其是製造業。對於未來，Teradata認為，越來越多的分析場景屬於預測性分析，需要更多專業的數據分析師以及數據科學家加入，Teradata有意接納更多優秀人才。其次，對於客戶不斷產生的新需求，Teradata會不斷進行技術迭代和創新，加大AI方面的投入和深度學習方面的研發，讓客戶只需關注業務，無需過多操心技術。

正如Teradata所言，現在，幾乎沒有企業問：「大數據的價值是什麼?要不要建立大數據?」數據可以為業務帶來的價值以及洞察力清晰可見，企業所關心的是如何更好得利用數據，這就是Teradata一直在努力的事情。

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