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【简评】大数据价值不在存储而在于分析

2014-08-26 10:38来源:比特网关键词:大数据服务器云计算收藏点赞

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孔宇华介绍,针对Aster大数据探索平台,Teradata新增了SNAPFramework(无缝网络分析处理框架),实现了分析引擎和文件存储的无缝和同步集成,能够执行并优化跨分析引擎和文件存储的查询。

SNAPFramework除了行存储,还支持列存储、文件存储等多种存储方式。在分析层面,除了传统的SQL和MapReduce之外,还引入了最新的图形分析引擎,能够处理大规模分析图表查询以及预建图形功能,并可以应用到客户流失、产品关联性、欺诈侦测以及推荐引擎等分析场景。

就在上个月,Teradata实现了Aster与R的整合,通过放宽内存和处理能力限制条件,扩展开源R语言分析能力。在数据库内运行R语言,可高速处理海量数据,满足企业分析能力需求。

孔宇华表示,TeradataAsterR为R语言分析师提供企业级就绪的商业分析解决方案,可以帮助R语言分析师从多个数据源访问及整合详细数据,通过更广泛的分析方法获得更准确的结果,具有高度可扩展性、可靠性和易用性。

针对Hadoop,Teradata则选择了合作与收购的方式。通过与Hortonworks的合作,为客户提供Hadoop相关的平台和工具。通过收购Revelytix和Hadapt,进一步完成了对Hadoop的整合。

“未来在Teradata的统一数据架构中,Hadoop将主要作为数据获取和整合平台,Aster主要作为数据挖掘和分析平台。”孔宇华表示。

平台、人员、流程:大数据落地三要素

怎样做才能实现大数据的落地?孔宇华给出的答案是:平台、人员和流程。

首先,需要有一个合适易用,并且能够和企业现有平台轻易进行结合;其次,需要内部人员具备一定的技能;最后,流程制度方面,需要结合大数据需求的敏捷项目管理方法,根据业务需求快速让技术人员利用平台提升数据的价值。

企业如何利用现有人员的技能,找出数据里的价值,恰恰是TeradataAster平台能够赋予客户的。孔宇华表示,通过TeradataAster大数据探索平台,企业可以在很短的时间内,利用原有的技能进行大数据分析,让管理者看到大数据背后的真正价值。

目前,Teradata在全球范围内已经积累了大量的成功案例,与超过十个行业的用户进行了合作,从传统的优势行业,如电信、金融、保险,到电商、医疗、制造与零售等,TeradataAster能够对各种场景进行深入分析,并通过丰富的可视化形式进行展现。

据悉,Teradata在中国成立了大数据技术研发团队,主要负责平台、数据库与分析函数的开发。另外,Teradata在中国还拥有优秀的大数据实施团队和实施合作伙伴,能够帮助客户充分呈现其大数据的价值。

原标题:大数据价值不在存储而在于分析
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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