Teradata让混合云下的数据分析“无所不在” 原创

至顶网CIO与应用频道 10月10日 人物访谈（文/王聪彬）：数据驱动企业发展已经成为可见的现实，如何快速了解客户需求、如何赶超竞争对手这些都需要大量的数据和分析。

Teradata的核心目标是帮助客户产生业务价值，所以Teradata也一直在追求转型与创新，从UDA统一数据架构建立分析生态系统，到拥抱开源技术实现数据仓库平台的融合，再到Teradata Everywhere在不同混合云环境下迅速、灵活地部署Teradata解决方案。现在，可以说混合云已经是Teradata最新的的企业级战略，产品、流程、服务都基于混合云设计和实现。

混合云中的统一数据分析

2016年Teradata对客户进行调研发现90%的企业认为到2020年都会或多或少使用到云计算。所以不管是大企业也好小企业也罢，他们开始考虑是否一定要自建，并配备大量的IT运维人员。

同样是2016年Teradata提出了Teradata Everywhere，这也是为了适应现如今企业不断变化的部署架构需求，实现Teradata数据库在任何平台的交付，包括本地、私有云、托管云、公有云四种部署方式。

本地模式：在客户现场搭建专业高性能数据仓库一体化解决方案；

私有云模式：基于客户X86虚拟化平台搭建Teradata数据仓库，目前Teradata Database on VMware版本已经在中国上线；

托管云模式（IntelliCloud）：在Teradata数据中心部署和管理的数据仓库和分析平台，同时还包括在AWS、Microsoft Azure等平台上的托管模式；

公有云模式：在AWS、Microsoft Azure Marketplace上按需购买Teradata数据仓库软件。

除了可以在四种不同环境下部署，Teradata现在还实现了软件许可的可移植，为本地环境、私有云、托管云IntelliCloud、公有云提供等同的许可可移植性。

因为企业使用数据一直经历着变迁，企业最早在IT建设上是分散进行的，所以产生和收集的数据也就形成了一个个孤岛，于是企业开始进行数据集成，建立数据仓库，但到了云环境，不同的云平台又造成了新型的孤岛。

在Teradata天睿公司大中华区云计算及服务总监张琦看来，现在数据产生在不同的环境中，分布不同的平台上，我们并不是要将所有数据进行集中，陷入十年前的怪圈，而是要在不同环境下可以做同样的分析。Teradata在主流的平台上拥有相同的高性能分析数据库，并实现无缝的访问，让新型数据孤岛可以再次被打破。

Teradata天睿公司大中华区云计算及服务总监张琦

IntelliFlex和IntelliBase的组合效应

在一体机上，Teradata主要拥有IntelliFlex和IntelliBase两大产品线，可以为企业提供多种选择。Teradata天睿公司大中华区高级解决方案架构师蔡强指出，两者最大的区别在于IntelliFlex使用高性能节点和磁盘阵列架构，IntelliBase采用本地盘同时也支持外置磁盘阵列。

Teradata天睿公司大中华区高级解决方案架构师蔡强

Teradata IntelliFlex基于光纤的架构，可提供多维可扩展性，帮助企业自主地提升处理能力，并扩展存储容量，以满足当前及未来不断变化的业务需求。该架构还提供大容量内存配置，以实现高性能内存（in-memory）计算，以及适用数据中心的高密度机柜空间。

Teradata IntelliBase是一套单机柜交付完整逻辑型数据仓库的低成本解决方案。可以提供多功能的计算节点，集成了计算和存储，具备更高的灵活性，同时可以和UDA节点集成在同一机柜内。节点可以运行Hadoop、Teradata数据库、Aster Analytics，但是每一个节点唯一。 

未来企业都是感知型企业

Teradata认为企业要成为感知型企业，在激烈竞争的商业环境中感知周围环境并随之进行反馈。感知型企业要具备五大核心能力：打造敏捷弹性IT平台；看重行为数据分析而不仅仅是交易数据；强调不同部门之间的协同思维；数据分析结果呈现的自助与交互；建立算法模型库提升决策速度与能力。

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举了三个金融行业的例子。

智能审计监控：资金在贸易公司间倒账形成的单向资金循环显然是违规行为，但之前只有资金链断裂才能查出这种现象，而现在的做法是将这家银行所有的资金全部提炼出来，让机器自动识别不正常交易，通过警戒来通知审计部门。

智能欺诈监测：通过过往的欺诈案例总结出监督模型，再将这些监督模型投放回生产系统中，如果发现类似情况就会触发监控。同时使用深度学习模型，自动监测出现在还没有总结出的业务规律，将两者结合实现反欺诈。

智能投资顾问：通过算法和产品搭建数据模型取代传统人工提供的理财顾问模式，大数据分析为每一个客户都可以配备私人的投资顾问。首先认知客户目标，之后智能投顾会根据个人资产状况给出投资建议，最后在投资的过程中如果投资方案和目标产生差距会进行监控和调整。