
大数据的价值不在于存储而是在于分析
社会的发展,市场的繁荣,互联网的热闹,让信息数据越来越多,因此大数据时代诞生。大数据被誉为继云计算、物联网之后IT产业又一次重要技术变革。
中国企业已然身处大数据时代,但如何利用大数据技术,成功提升自身价值,无疑仍是企业需要去探索的课题。近日,Teradata天睿公司大中华区大数据事业部总监孔宇华表示,企业需要从分析入手去挖掘大数据价值,作为连续14年获得Gartner公司评选的数据仓库领导者象限企业,Teradata始终站在数据仓库和数据分析的前列,通过不断的积累与创新,帮助客户充分呈现其大数据价值。
分析:大数据价值之所在
孔宇华认为,数据的价值不在于存储,而是在于分析。
现在,很多企业认为把各种结构化数据与非结构化数据都收集起来,放到一个地方进行统一存储就能够把大数据做好。而事实上,通过分析,才能释放出数据的价值。
“我们想告诉客户的是,不一定需要100个PC服务器才能把大数据做好,不一定需要1PB的数据才能把大数据做好。”孔宇华表示,“做大数据的时候,可以从一个应用、一个业务的需求开始,通过不同的数据分析、不同的数据源,把数据应用起来。”
据了解,TeradataAster大数据探索平台可以汇集不同的数据源、结构化的数据、非结构化的数据,并且有着很多不同的分析方法,如SQL、MapReduce,关联分析、路径分析、文本分析等,通过将这些分析方法进行结合,将充分释放数据的的价值。
此外,Teradata的数据探索平台可以在很短的时间内,将数据进行整理、分析,并将数据的价值展现给客户。“当企业看到数据的价值后,再做相关投入,就不会觉得大数据只是一个概念,是对我这家企业本身毫无影响的。让管理者快速看到大数据背后的真正价值,正是Aster平台的价值所在。”孔宇华表示。
Aster:大数据分析的瑞士军刀
“Aster就是大数据分析的瑞士军刀。”在向记者展示TeradataAster平台最新成果时,孔宇华如此描述。
同Hadoop相比,Aster探索平台基于SQL、SAS或R的界面,利用其进行大数据分析会更方便,而且数据永远存在一个地方,进行不同的分析时只需要调用不同的工具就可以完成,避免了数据在不同位置间的移动。
另外,Aster还提供了丰富的数据接口,能够连接到Hadoop、数据仓库以及其他提供API的数据源,使得数据无需转换到特定格式即可以进行调用分析,节省了大量数据转换与适配的时间。由于Aster提供了基于SQL运算引擎的支持,因此也可以连接到其他主流的商业智能(BI)工具,获得丰富的可视化功能。
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18