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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10