科技行者

行者学院 转型私董会 科技行者专题报道 网红大战科技行者

知识库

知识库 安全导航

至顶网CIO与应用频道坚持与蜕变 Teradata与客户一同开启分析之旅

坚持与蜕变 Teradata与客户一同开启分析之旅

  • 扫一扫
    分享文章到微信

  • 扫一扫
    关注官方公众号
    至顶头条

Teradata一直兼顾架构的开放性、技术的先进性和产品的成熟性,构建可持续发展的大数据支持体系,保证用户价值的最大化,实现解决实际业务问题的终极目标。

作者:王聪彬 来源:至顶网CIO与应用频道【原创】2018-11-08 12:02:31

关键字: 大数据 人工智能 2018 Teradata Analytics Universe Teradata

  • 评论
  • 分享微博
  • 分享邮件

至顶网CIO与应用频道 11月08日 人物访谈(文/王聪彬):数据分析技术可谓一日千里,数据使用也在随着时间改变。企业最早的IT建设大多是分散的,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,但发展到云计算环境,不同的云平台又造成了新型的孤岛。

Teradata一直兼顾架构的开放性、技术的先进性和产品的成熟性,构建可持续发展的大数据支持体系,保证用户价值的最大化,实现解决实际业务问题的终极目标。并且刚刚发布的Teradata Vantage则可以实现一劳永逸,帮助客户在不同环境下做同样的分析。

变化与增长

一年用户执行超过11万亿次查询,每年Teradata的解决方案处理840EB数据。Teradata天睿公司首席运营官Oliver Ratzesberger在2018 Teradata Analytics Universe峰会开场展示了几个数字。

现场的客户也对这些数字表示惊叹,我也在当天问了Teradata天睿公司总裁兼首席执行官Vic Lund对这些数字是否满意,他的回答是:“是,但也不是,我们需要不断的改变战略来满足客户、增加收入、扩展市场、实现创新”。

坚持与蜕变 Teradata与客户一同开启分析之旅

Teradata天睿公司总裁兼首席执行官Vic Lund

事实上,从之前的“卖盒子”,也就是数据库、数据仓库一体机,到开放软件部署限制,帮助客户找到数据中的价值,Teradata一直在不断变化。现在的Teradata已经能够“无处不在,任意自由”地进行数据分析。

“在这个过程中我们一直在推动数据分析,尤其在获取数据和分析输出上帮助客户获得回报,而且随着数据和客户群的增长,Teradata让更多的客户更容易地应用这两件事。” Vic Lund对于现在的战略充满信心,“Teradata要参与数据的增长,从而获得更大的收益。”

而且Teradata正在推动投资、改变战略。预计在未来三年,Teradata的收入、利润率、现金流都将有所改善。

与客户一起

对于客户而言,我们需要弄清他们有什么数据,再帮助他们开始提升以实现最终目标,这是一个漫长的过程。

“Teradata Vantage可以让客户不用一次性支付所有费用,这种商业模式的转换也给客户更大的接受度。”Vic Lund说,在新模式中,Teradata与客户不再仅仅是一项交易,而是一起完成一个旅程,这是推动持续关系的战略核心。

从2016年开始,Teradata就实现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。尤其在云模式下,这一变化让企业的部署变得更加灵活,而且通过软件许可的可移植在不同环境进行迁移。

当然在Vic Lund看来,企业大规模使用云服务可能还需要4-5年,根据采购周期,需要等到客户一次性投入后的下一次购买为止,才会大量尝试使用云服务。

对于中国这一庞大而且特殊的市场,Teradata拥有包括金融、通信、交通等领域的大量客户。Vic Lund在今年5月曾到访中国与客户进行交流,虽然根据法规要求中国企业的数据需要在本地保存,但可以基于中国对数据需求的特点从服务的角度创造机会。

扩展的价值

谈大数据必定离不开人工智能,尤其在数据量和算力蓬勃发展的今天,人工智能在分析领域占据了越来越重要的位置,企业需要了解人工智能能为你创造什么价值。

人工智能要实现真正的商业成果,像银行可以利用人工智能进行欺诈检测,同时人工智能也是自动驾驶重要的部分。Teradata天睿公司首席技术官Stephen Brobst指出,企业要超越数据管理扩展到深度分析,因为机器学习、深度学习对于Teradata的技术发展至关重要。

坚持与蜕变 Teradata与客户一同开启分析之旅

Teradata天睿公司首席技术官Stephen Brobst

当然在分析之前,数据一定要是干净清洁的,这样才能消除偏差,训练出正确的结果。Teradata会告诉客户如何收集并分析数据,建立良好的数据科学。

对于企业部署人工智能的挑战,Stephen Brobst之前曾提到大规模部署问题。当这个问题再次抛给他时,他谈到了Teradata越来越强的扩展能力,例如在深度学习中扩展计算模型,甚至使用GPU。“我们可以用4个GPU来进行实时分析,而且每个GPD都有四千个计算单元。”他还解释说,就像大多数商店安装摄像机防止入店行窃,通过人工智能可以识别顾客的身份,并通过购物行为进行分析。

科技行者:每条内容都是头条的新闻客户端 扫码立即下载

    • 评论
    • 分享微博
    • 分享邮件
    邮件订阅

    如果您非常迫切的想了解IT领域最新产品与技术信息,那么订阅至顶网技术邮件将是您的最佳途径之一。

    重磅专题
    相关文章
    最新文章