深入智能世界的数据引力 Teradata以云为先构筑现代化数据平台

2021-12-06 18:34:51 [ 中关村在线原创 ] 作者：徐鹏

“Teradata正在成为一家全新的公司。”Teradata天睿公司总裁兼首席执行官Steve McMillan表示，“如今，我们将自己视为一家云公司，这也是所有客户都要经历的转型。企业需要拥抱那些基于云的科技，并且在各自的领域实现云转型。我们要在云端更加现代化，以便处于有利的市场地位，同时也能更好地了解客户需求，以及客户每一天的运作方式。”毫无疑问，Teradata的“Cloud First”战略是富有成效的，这家公司已经将在云领域的投入提升至70%以上（每年花费超过2.1亿美元），并预测云ARR增长率将继续加快，在2025年会增长到10亿美元的规模。

深入智能世界的数据引力 Teradata以云为先构筑现代化数据平台
Teradata天睿公司总裁兼首席执行官Steve McMillan

显然，Teradata的战略决策与产业趋势和客户需求密切相关。后疫情时代，数字经济已成为支撑全球社会可持续发展的重要基石，扮演着经济加速器的关键角色。Teradata委托Vanson Bourne进行的一项全球调研显示，87%的IT决策者在市场变化中重新考虑2022年的IT投资重点。面对云计算、AI、5G、边缘计算、物联网带来的技术浪潮，企业开始思考如何从中有效获取数据价值以指导商业走向成功。此时，帮助这些企业找到一条具有现代化架构的数据之路，就成了当务之急。

要知道，不确定性加剧和日益激烈的市场竞争让企业维系客户变得愈发困难，所谓的数字化营销在逐渐收紧的隐私政策面前难以为继，多变的客户需求让传统的数据模型无法适应多样化、复杂化的新局面，驾驭数据能力的下滑直接影响了企业的业务成长。随着公域获客成本增加、私域客户粘性减弱，外部环境的变化对企业获取、分析、治理数据的能力提出了更严苛的要求，其需要对自身的战略规划、业务流程、资产管理等环节迅速作出调整。

云优先的差异化突围

Teradata很早就意识到这一问题，并帮助客户更好的利用数据以量化的方式解决业务挑战，而跨不同技术平台和云环境的数据互联就是一个重要抓手。调查显示，82%的企业将“未准备好应对云环境”视为企业数字化转型的重大障碍，93%的受访者同意在重新评估IT投资时，会将云架构现代化、改进数据管理和分析视为加速数字化转型的主要投资领域。这表明，企业并非没有认识到解决办法，而是没有找到行之有效的途径，他们需要对IT架构进行现代化改造，利用规模化AI或智能边缘等技术将新的数据源和内部数据源有机融合，在新一代数据架构上获得业务洞察。

Vantage可谓是Teradata“云优先”战略的重要体现，该产品专为混合云和多云构建，是一个具有广泛适应性的智能数据平台。为此，Teradata Vantage先后与AWS、GCP、Azure等多家公有云服务商达成了合作，并推出了全新的定价模式以推动云技术的普及。Teradata Vantage专注于企业级的数据分析需求，可以对原生对象存储进行查询并将结果整合，支持从其他平台和数据库直接访问。Teradata服务着金融、电信、零售等领域的众多客户，并在服务头部客户的过程中积累了宝贵经验，例如一些全球性的大型企业每天要运行10亿次查询、使用数百万个虚拟CPU、每年要处理百万亿字节的数据，这些要求使得其必须实施大规模的数据分析。

某家大型包装商品公司希望搭建现代化的云架构，将不同区域的数据源、不同类型的数据整合起来，以获得数据预测性、给出针对性的解决方案。针对这一需求，Teradata Vantage帮助其整合了销售、市场营销、供应链、人力资源和各业务线的数据，根据用户的要求进行数据查询的扩容和减容，承载了27项商业服务，数据量超过230TB。

服务客户的过程中，Teradata也在寻求差异化的竞争力。McMillan认为，与传统竞争对手相比，Teradata拥有真正的混合多云能力，能够在不同的生态系统中共享数据，为客户提供最优的性价比；与通信服务提供商相比，Teradata更加了解世界各地大型企业的运营方式，以及他们在处理复杂数据工作量时面临的挑战；与云原生企业相比，为数据量快速增长的客户提供融合式的解决方案，让企业按需选取适合的产品和服务，保障ROI。

基于本地部署的服务经验使得Teradata会研发不同的软件来解决问题，而不是加入更多的存储。这样一来，企业可以自由调用本地或云端的数据，及时获得云服务商提供的新功能，结合Teradata的行业能力获得更优质的数据洞察。位于日本的一家癌症药品研发公司就利用Vantage在其AWS平台上部署了AI应用，通过实时分析临床数据加快了药物研发进程。借助Vantage，Teradata既可以在云端提供强大的数据分析能力，又可以保留少量支出来帮助客户轻松访问并处理本地数据。

“当数据量十分庞大的时候，企业组织要进行数据迁移，既困难又牵涉巨额花费，很多客户并不愿意这样做。但与此同时，他们又需要以全新的、更加敏捷的方式实现数字化转型，混合云正是他们需要的解决方案，这也是我们决定转型的动力所在。”Teradata天睿公司首席产品官Hillary Ashton在接受笔者独家专访时谈到，“这项转型对于我们的团队来说同样是巨大的成功，因为它让传统的工程师和专家们可以在混合云环境下进行研发和创新。同时，我们还招募了新的云工程师，团队的壮大让我们可以做出具有高性价比的企业级产品。”

Teradata天睿公司首席产品官Hillary Ashton

帮助客户打造现代化架构

今年早些时候，Teradata曾帮助一家年营收超过200亿美元、拥有超过5万名员工、每年要运行15亿次查询的全球性金融机构达成一笔云订单，该企业选择Teradata的原因就是后者在混合云和多云部署上的灵活性，以及支持云原生对象存储和多数据源的获取。Teradata可以为客户提供应对不同工作负载的查询能力，包括简单的战略性查询，如酒店的空房查询；需要调用高级分析模型的数据库内查询，如酒店要了解如何使房间预订数量最大化；简单的战术查询，如航司会询问会员是否有资格享受正在开展的促销活动；复杂的战术查询，需要在响应时间、数据热度和系统可用性等方面具备更高的服务水平，如酒店会根据入住者的个人喜好和实时房间信息，结合数据模型来推荐更好的房型。

客户希望使用同样的基础设施和数据应对不同的需求，由此可以有效控制成本，获得高度的一致性，这正是Teradata的优势所在，其专为复杂性和性能而打造，把所需的算力在云端得到了充分释放。除此之外，Teradata还提供高度的敏捷性和灵活性，帮助客户快速进行业务的切换和部署。在很多国家或地区，金融机构由于监管等要求需要迅速从一个平台迁移到另一个平台，在多云环境中实现快速迁移和并行处理的能力，这就需要Teradata的协助。

同时，该公司提供了现代化的云架构供客户自由选择，得益于计算和存储分离的Vantage，客户在存储上可以选用Amazon EBS块存储、原生对象存储等产品，并不会受到任何限制，Teradata还提供了包括SageMaker在内的三十多个云原生开放式分析框架。过去，Teradata更多是基于自身的分析能力提供服务，如今，该公司变得前所未有的开放。用户可以使用自己的模型或其他模型，不管是不是在Teradata平台上所研发的，都能使用Teradata的数据分析能力进行部署。由此，客户可以使用擅长的分析工具，像R、Python、SQL、SAS、Jupyter Notebook等等。

更重要的是，Teradata为客户带来了企业级的高性价比。“随着客户数据查询量逐渐增长，他们的费用开始变得越来越贵，我们有很多客户被称为‘回旋镖客户’，在尝试了其他服务之后，还是回过头来找Teradata，这就是我们的性价比优势。”Hillary Ashton说。

Teradata支持用户在数据库中进行分析，能够在数据库内平行运行多种函数进行大规模部署，这些内置分析函数允许企业随取随用数据分析工具，可以使用现成的合作伙伴分析工具，并且可以选择不同的编程语言（如R、Python等）调用数据库内分析函数，这种做法在提升效率的同时也降低了客户开支。这种丰富的集成能力离不开广泛的生态协作，Looker、Tableau、Dataiku、H20.ai等伙伴的加入让Teradata的客户受益颇丰。

独特创新构造数据引力

对于任何一个高级数据分析平台来说，灵活性、高性能、性价比三者兼得都不是一件容易的事情。Teradata的秘密武器之一就是QueryGrid，其代表的跨平台数据能力也是Teradata实现10亿美元云营收的关键。多年以来，Teradata在QueryGrid上持续投入，使用其连接不同的Vantage环境，以及Oracle、Hadoop等环境，能够在混合云、多云环境中进行数据查询并减少数据迁移。Hillary Ashton提到了“data gravity（数据引力）”，这意味着用户需要把数据送到要处理的地方，使用数据而不是把数据迁移，而QueryGrid具备的互联互通的数据结构，就可以确保将正确的数据传送到正确的地方进行处理。

某家全球大型零售商将数据系统部署在谷歌云平台，测试开发在Azure上运行，业务系统分散在多个平台，其每年的查询量约为30亿，通过QueryGrid调用了超过100个连接，以动态的方式整合数据，并且实时地管理供应链，托管全球物流和仓储中心。这一案例足以证明QueryGrid可以处理大规模和高性能的多源连接，用于应对复杂任务。此外，Teradata还扩展了QueryGrid功能以利用Starburst Presto，已部署Presto的客户可以利用这些数据源，例如Snowflake、Amazon Redshift、Google Big Query、Microsoft Synapse等。Teradata还允许客户使用AWS Data Exchange等第三方数据服务，在多云和混合环境中实现数据共享。

Teradata将QueryGrid的特性描述为远程的向下推送的查询能力。例如，客户在Vantage本地部署的时候，需要运行一项数据查询，而这项查询需要征用在Oracle数据库，以及在AWS和谷歌云部署的Vantage平台上的数据。在这个时候，如果需要了解存储在这些不同的云平台上的实时数据，这一次查询只会动用到与本次查询相关的数据，之后在本地进行相应的运算，并且只会将运算相关的结果返回到最终查询上，因此所涉及的数据量是非常小的。

全球范围内，QueryGrid已经在各领域大型企业的复杂任务中经受住了考验。Hillary Ashton称：“如果采用传统方式，需要进行跨云平台数据迁移的话，可能还要找到IT部门，让IT人员帮忙把数据迁到客户所处的数据处理环境中。这种方式又花时间又花钱，还失去了敏捷性。如果让客户无需对数据进行大量迁移就能快速部署，这在多云平台或是混合云的复杂存储环境下是非常有意义的。”

懂中国市场的数据平台

数据治理同样影响着中国企业数字化转型的速度和质量。在Vanson Bourne调查中，99%的中国受访者认为，在重新评估其IT投资时，云架构现代化、改善数据管理和分析是加速数字化转型的首要投资领域。尽管29%的中国IT决策者表示，在现阶段没有增加数据治理投资的计划，但高达97%的人认为，其组织应该更优先考虑数据治理/责任举措。在Teradata天睿公司大中华区总裁王波看来，数字化转型是一个持续、自我更新和迭代的过程，要快速适应市场的变化和需求，是长期可持续的企业治理战略和系统工程，“只有以业务为核心，数据为驱动，持续改进公司的业务模式，企业才能实现真正意义上的数字化转型。”

Teradata天睿公司大中华区总裁王波

不过，相关监管、法规的陆续出台对企业获取数据、管理数据和驾驭数据提出了更高的要求，而有效的数据治理则是实现数据价值的先决条件。对此，Teradata提出了“知、控、取、用”的建议——知，对企业的数据资产进行有效管理，了解数据的位置和部署等情况；控，关注数据安全性和合规性；取，让异构、多元的数据互联互通；用，提升对数据质量的管理，让数据真正能派上用场。

据了解，Teradata主要通过三个方面的能力帮助企业推进数据治理。首先，从概念引入到架构设计再到系统实施，Teradata在过去十余年服务大型企业为其提供企业级数据治理咨询方案的过程中，积累了丰富的实践经验和成熟的方法论，客户可以找到工作模版、管理流程、数字资产等参考原型在数据治理平台上快速落地，并结合Teradata的专业咨询服务帮助企业用户构建业务与技术的融合战略。

其次，Teradata打造了领先的数据平台和数据引擎，其在今年上线的最新版本的多云互联的企业级数据管理平台Vantage中，融合了数据仓库、数据湖、数据分析等技术，通过开放的体系架构无缝接入了AI/ML、深度学习等数据分析方法，并且支持弹性资源和API扩展，与云原生技术深度集成，能够在公有云、私有云、混合云、虚拟机、物理机等各种环境中运行同一套数据平台软件。可以说，如今的Teradata提供的已经不再是传统意义上的数仓，而是一个现代化的数据管理平台，可以让客户、合作伙伴、开发者聚焦数据价值，而不是为杂乱的分析工具或语言的集成而烦恼。

此外，Teradata构建了开放的技术架构和应用生态，让各个领域的合作伙伴、数据科学家、工程师、开发者都能使用自己熟悉的工具和语言开发和建模，在Vantage中无缝运行。同时，Vantage平台还预置了丰富的分析算法和函数，可以让开发者直接在数据库内运行，避免了搬运数据。在大中华区，Teradata在加快推进着与不同云平台的对接、开发和测试。过去一年，Teradata签约了三家总分销商（神州数码，昆仑联通，伟仕佳杰），并由此与不同类型的合作伙伴建立了合作关系，包括培养大数据领域的专家型人才、支持数字化转型项目落地、商机挖掘等等。

结束语

可以看到，Teradata已经成功转型为一家基于云的技术公司，以“云优先”和“以数据为中心”的战略思维帮助企业加速数字化转型。“利用多云互联的企业级智能数据平台，我们能帮助企业在任意环境都可以利用数据解决他们最复杂的数据挑战，并且是以大规模的方式来实现。我们在全球拥有超过7000名员工，每天都在支持客户取得成功，我们致力于推动客户增长，从而实现我们的成功。我相信，新的Teradata将迎来更加光明的未来。”Steve McMillan说。

调查方法论

2021年8月，Teradata天睿公司委托独立市场研究机构Vanson Bourne对美国、英国、法国、德国、中国、新加坡、日本、澳大利亚和印度的IT及业务决策者进行定量调研。受访者来自员工数量为1000人以上的企业组织，行业横跨各类私营或公共部门，包括商业和专业服务，金融服务，IT，科技和电信，零售、分销和运输，制造业及其他商业部门。采访以在线方式进行，经过严格的多级筛选确保只有符合条件的候选者方可参加调查。