在Gartner、Forrester Research、The Information Difference等六大全球顶级研究机构2017年发布的分析师评估报告中，Teradata天睿公司都被列为数据仓库相关市场的领导者。一直以来，能够获得这些顶级分析机构认可的企业，其在全球范围内的技术、应用、市场份额等方面都拥有无可争议的竞争力。

在笔者看来，Teradata天睿公司在全球市场的脱颖而出，很大程度上源于以下三大因素。首先，近年来大数据应用的持续兴起，让企业对于数据仓库、数据分析等的需求不断攀升，为公司提供了良好的外部市场环境；其次，过去独立的数据仓库和数据分析厂商逐渐成为不同巨头的一部分，像Teradata这样的独立公司逐渐减少，Teradata在做专做精上的能力得到充分释放；第三，顺应云计算、大数据时代的到来，Teradata适时地推动创新的技术和解决方案，及时满足了客户的需求变化。

不久前，笔者有幸聆听了Teradata天睿公司大中华区的数位高管对于公司战略转型的全新诠释，更加深入了解了这家全球领先的数据分析解决方案供应商的全新解决方案，或许能够揭开公司收到六大分析机构推崇的秘密。

迎接大数据时代 Teradata全面转型

进入大数据时代以来，几乎所有的企业都达成了一个共识：数据已经成为企业的资产，甚至是核心资产。如何从数据资产中挖掘出数据的价值正变得日渐重要，因此，对于像Teradata这样数据分析厂商来说，提供数据分析相关的技术和解决方案已经变得不再重要，如何帮助企业实现数据价值的变现才是核心所在。

Teradata天睿公司大中华区大中华区高级解决方案架构师蔡强

对此，Teradata天睿公司大中华区大中华区高级解决方案架构师蔡强表示：“Teradata天睿公司正在积极转型，我们为客户提供所有的服务，都是为了一个核心的终极目标，即产生业务价值。”

从过去单纯提供产品、技术和解决方案，到将技术转变为客户的业务价值，这样一个转变说大不大，说小也不小。为了适应这一转变，首先，Teradata天睿公司打造了全新的统一数据架构（即Teradata Unified Data Architecture，UDA），目前最新的Teradata统一数据架构UDA2.0，已经拥有数据的采集能力、存储和计算能力、分析能力、服务开发和展现以及统一管控和云化部署等特点。

某种意义上讲，UDA是一个包含技术、客户、企业等在内的数据分析生态系统，为了促进生态系统的发展，Teradata正在积极开放更多产品和解决方案的接口，增强与业界领先产品的互动和融合，同时通过与开源社区的合作推动与Teradata本身数据仓库平台的融合。

其次，Teradata天睿公司主打的高性能数据仓库一体化解决方案（On-Premise）和Teradata的一体机也在进行云化升级，在混合云架构里，在不同的部署模式下，实现透明的访问和透明的互动。

严格来说，不管是私有云还是公有云，抑或是混合云，Teradata天睿公司都在积极打造相应的产品和解决方案，为用户提供更加多样化的数据分析服务。比如，Teradata托管云就是将自身的产品部署在AWS或者Azure的公有云上面，客户不用单独从公有云厂商那里购买，而是由Teradata提供一体化的托管云服务；不仅如此，在公有云方面，Teradata也支持客户采用按需付费式的去使用自己的数据仓库软件。

不仅如此，Teradata天睿公司在服务团队建设上和为客户提供定制化服务方面也在进行转型，他们希望通过这种转型，从为用户提供技术和产品解决方案，到运用它们帮助用户不断地从海量的大数据信息里挖掘到有用的提供业务支撑的价值。

面向云计算应用 Teradata的混合云之变

近十年来，IT业界所发生的最大的一个变化就是云计算的兴起和普及，在云计算应用普及过程中，传统的数据分析和管理方式也在发生着翻天覆地的变化。Teradata天睿公司大中华区云计算及服务总监张琦表示，由于云计算的应用，很多企业因为本身的数据或者数据结构、分析手段甚至平台在不同的云上面、在本地也是不一致的，所以又导致一个新的数据孤岛时代的产生。

Teradata天睿公司大中华区云计算及服务总监张琦

面对这种情况，企业该怎么办，像Teradata这样的数据分析厂商又该怎么办？张琦表示，Teradata应该是业界目前来讲唯一一家可以在所有主流的这些云平台上都有自己的同样的高性能分析数据库，而且能够互相相对无缝的访问。

也就是说，即便客户的数据分布在不同平台上，但Teradata在不同平台上的数据库代码都是一样的，可以让客户在上面跑同样的数据、做同样的SQL、同样的代码、同样的UDF。

如今，Teradata基于私有云的VMware版本也在全球范围内正式运行，这意味着通用的x86服务器都可以直接部署，而且这种部署配置的速度更加迅速，不仅降低了企业的成本，也提升了他们的工作效率。

不管是在私有云环境下，还是在公有云环境下，Teradata都努力为客户营造一个统一的应用环境，让客户可以不受不同云平台的束缚；更重要的是，Teradata最新的软件许可在所有平台都是可以移植的，这就意味着Teradata所有已经制定的模式、标准是一致的；跟所有转向云的厂商一样，Teradata也是订阅的模式收费，而不是原来的按成本长期收费。

除了平台自身的优势以外，Teradata所推出的服务也在努力帮助客户实现数据的业务价值，而这种服务，无论是在什么样的平台上，一体机也好，Cloud也好，基本的软件和硬件的服务支持都是一致的。

Teradata还建立了专门的业务咨询团队和高级分析团队，可以满足客户不同的需求。比如，在客户使用云之前，往往需要一些架构的设计、咨询，在使用中要迁移，以及各种日常的支持、培训、教育，事前、事中、事后等等，Teradata的服务是可以把这些流程都串起来的。张琦强调：“我们知道只有这些服务和好的产品跟客户自己的数据和创新结合在一起，才能有价值。”

从数据分析产品到数据价值挖掘 Teradata是如何做到的？

人们正处在一个大数据的时代，每天人们都会接收到许许多多的信息，这些都会对人们产生影响。这还只是普通的个体，对于企业来说，要实时感受到外界环境的变化正变得日益重要。与人通过皮肤、眼睛、嘴巴、耳朵去感知外界变化不同，企业是通过数据来来感知。

因此，在Teradata就有一个新的概念——感知型企业。为了帮助企业客户更好地实现对外界的感知，今年年初，Teradata成立了Think Big Analytics事业部，就是基于最新的产品和技术对收集来的数据进行观察和思考，进而指导企业下一步的行动。

Teradata天睿公司TBA业务咨询及分析事业部副总经理刘静如

Teradata天睿公司TBA业务咨询及分析事业部副总经理刘静如以金融行业为例，具体说明了Think Big Analytics事业部是如何帮助企业实现“感知”能力的。

首先，在金融业中，智能审计和监控正变得日益普遍，为了更清晰地辨识出金融风险，Teradata的做法是把一家银行所有的资金全部提炼出来，让机器自动识别，看这里有没有类似单向循环这样的异常交易。这样的监控还不止是针对一家金融机构，还能够以整个风险共同体为对象，对其整体进行监控。

其次，对于智能欺诈的侦测，Teradata会把过去发生的欺诈案例规律进行总结，并将总结出的规律放到金融机构生产系统中去，一旦类似情况发生就会触发系统的侦测，以便更好地发现潜在的欺诈风险。

第三，在智能投顾领域，其实现方式就是用人工智能的计算机程序根据客户自身的需求，通过算法和产品搭建出来数据模型，来完成传统上由人工提供的理财顾问的模式。

事实上，数据分析的应用不仅仅在金融领域有着上述应用，在医疗、营销等方面，大数据的应用同样也在不断深入，对于Teradata天睿公司来说，他们也正在将自身所拥有的先进的产品和技术，应用于不同的行业和企业，来帮助他们实现数据价值的转换。

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