京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从Teradata第四季度财报电话会议上,你已经看到这家公司与其他数据仓库公司的竞争远不如Hadoop那么大。
Teradata首席执行官Mike Koehler以及首席财务官Steve Scheppmann在公司财报电话会议上不断谈论Hadoop。是Hadoop抢走了Teradata的生意吗?收入受到了怎样的影响?Teradata是否可以与Hadoop并存?
Teradata第四季度比预期稍好,前景较为保守。Teradata的统一架构融入Hadoop开源平台用于分析大数据,但是一些ETL(提取、转换以及加载)负载正在远离Teradata。
根据Teradata的报告,第四季度收益1.12亿美元(或者每股68美分),收入7.69亿美元,同比增长4%。第四季度Teradata的非GAAP收益为每股88美分。华尔街之前预期该季度Teradata的收益为每股85美分。因此收入与预期持平,收益好于预期。在经过艰难的第三季度之后,Teradata在该季度的结果可以算是一个胜利。
就前景看,Teradata表示2014年收入增幅预计在3%到7%之间,非GAAP收益在每股2.85美元到每股3美元之间。这一结果低于华尔街预期的每股3.04美元。
尚不明确的是,Teradata的业务是否受到Hadoop的影响,以及影响程度有多大。Teradata将Hadoop结合到自己的架构中,并将其与自己的Aster平台相融合。
Teradata的计划是将Hadoop与自己的数据仓库设备融合。这一计划是有道理的,因为大多数大型客户在可预见的未来内都会采取一种混合的方法。但是像一家从许可和支持转向围绕云和订购的软件公司,这样的过渡必须拿捏好。
Koehler表示:我们在美洲的前50大客户中有接近1/3已经在生产中采用Hadoop,其他2/3正处于各种评估的阶段。那些在生产中部署Hadoop的客户在Teradata数据仓库上的支出模式与没有采用Hadoop的客户是类似的。我们正在与这些客户紧密合作,其中有半数的客户已经采用了我们的Unified Data Architecture统一数据架构。实施了我们UDA的客户总数翻了三番,我们有多个理念正在验证中。除此之外,我们的2013 Aster和Hadoop相关收入已经接近于2012年的四倍。我们将拥抱Hadoop并将它作为UDA的关键组成部分,因为我们相信,大数据和Hadoop对我们的客户和我们自己来说都是一个福音。
在随后的评论中,Koehler补充说,在大多数情况下,客户们已经在生产中部署了Hadoop,正如我们在最近的财报电话会议上所说。他们的做法是围绕着ETL和将部分ETL工作负载从Teradata EDW上迁移出来,我们认同这个这一点,这也是我们在最近的财报电话会议上说过的。因此,客户这样做所带来可量化的影响相对较小。现在,如果你以未来的眼光看Hadoop的影响,我倾向于我们在上次会议所说的。也就是,基本上我们对大型客户做了全面的分析,我们看到他们平均20%到40%的工作负载已经完成——用于ETL。这些工作负载中20%到40%正在使用ETL,我们认为20%适合于使用Hadoop。因此展望未来,我们将看到越来越多的工作负载因为与ETL相关而被迁移,我们认为这是最大的影响。
也许对于Teradata来说,更大的风险是他们最大的客户的资本开支并没有增加。这个事实意味着越来越多的客户会考虑Hadoop,因为随着开源项目的不断发展,未来Hadoop将能够处理更高的工作负载。如果企业认定了他们可以在没有大数据仓库和集成设备的情况下掌控大数据和分析,那么Teradata面临的问题可就不止是Hadoop了。一些分析师认为,企业已经开始重新考虑他们的数据仓库战略了。
Cowen分析师Peter Goldmacher指出:Teradata说,2013年最大的难题是Teradata无法让他们的前50大客户花钱。这个趋势主要是因为开支放缓所导致,我们的分析认为,这种公司会是最积极采用Hadoop的群体。我们认为,Teradata的全年业绩显示了那些购买Teradata产品的客户对于Teradata利润较低的中端、低端以及更低成本的产品更感兴趣。我们还看到Cloudera更新了他们推向市场的战略,Cloudera是一家出现在Teradata关注视野中的Hadoop初创公司,他们将自己的产品定位为Teradata的替代解决方案,成本只是Teradata的很小一部分。随着时间的推移,随着Hadoop的功能性和可用性显著改善,我们看到来自Cloudera以及其他Hadoop分销商的威胁加大,很快在未来今年的某个时间点,Teradata将不再具备任何技术竞争优势。我们看到一些早期迹象,企业正在重新考虑他们的整体数据管理架构,在这个新模式中给传统厂商留下的空间非常小。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29