Le géant de l’analyse de bases de données Teradata a en fait révélé la prise en charge native des bases de données et de l’analyse dans le cloud. Teradata disposait actuellement d’une offre cloud qui fonctionnait au-dessus des installations d’infrastructure en tant que service (IaaS), permettant aux entreprises d’exécuter des travaux sur des serveurs cloud et sur site. Le tout nouveau service prend en charge les conceptions de versions de logiciels en tant que service (SaaS) qui aideront Teradata à rivaliser avec des entreprises comme Snowflake et Databricks.
L’entreprise lance deux nouvelles offres cloud natives. VantageCloud Lake étend le lac d’informations Teradata Vantage à une conception de version cloud plus flexible. Teradata ClearScape Analytics aide les entreprises à tirer le meilleur parti des nouveaux travaux d’analyse, d’intelligence artificielle et de développement de systèmes experts (IA) dans le cloud. La combinaison d’une base de données et d’analyses natives du cloud garantit la rationalisation des flux de travail de la science de l’information, l’assistance de ModelOps et l’amélioration de la réutilisation à partir d’une seule plate-forme.
Teradata a été l’un des premiers leaders dans les capacités d’analyse d’informations innovantes, fruit d’une collaboration entre le California Institute of Innovation et Citibank à la fin des années 1970. La société a amélioré les techniques de mise à l’échelle des travaux d’analyse sur de nombreux serveurs fonctionnant en parallèle. La mise à l’échelle sur plusieurs serveurs a fourni des maisons à un coût et une efficacité supérieurs par rapport à d’autres approches qui nécessitaient des serveurs plus volumineux. L’entreprise a présenté l’entreposage et l’analyse d’informations en tant que service en 2011 avec l’introduction de la plate-forme de données multicloud connectée Teradata Vantage.
« Nos dernières offres sont la conclusion du voyage de trois ans de Teradata vers créer un nouveau paradigme pour l’analyse, un paradigme où des performances, une dextérité et une valeur remarquables vont de pair pour offrir des informations à tous les niveaux d’une organisation », a déclaré Hillary Ashton, responsable principale des articles chez Teradata.
Concurrents natifs du cloud
Les toutes premières offres cloud de Teradata fonctionnaient sur des serveurs spécifiquement configurés sur des installations cloud. Cela a permis aux entreprises de faire évoluer les applications et les informations sur les serveurs sur site et dans le cloud. Les informations et les analyses sont mises à l’échelle au niveau du serveur. Si une entreprise avait besoin de plus de calcul ou de stockage, elle devait disposer de plus de serveurs.
Cela a permis aux nouvelles startups de stockage d’informations dans le cloud comme Snowflake de tirer parti des nouvelles architectures développées sur les conteneurs, les maillages et les méthodes d’orchestration pour des installations plus dynamiques. Les entreprises ont tiré le meilleur parti des derniers outils cloud pour déployer de toutes nouvelles analyses à grande vitesse. Par exemple, Capital One a présenté 450 nouveaux cas d’utilisation d’analyse après avoir migré vers Snowflake.
Ces rivaux natifs du cloud ont amélioré de nombreux aspects de l’évolutivité et de la flexibilité, il leur manquait certains aspects de la gouvernance et des contrôles monétaires intégrés aux plates-formes traditionnelles. Après avoir migré vers le cloud, Capital One a dû mettre en place un niveau de gouvernance et de gestion interne pour imposer des contrôles des dépenses. Capital One a également produit une structure pour améliorer le parcours d’analyse des utilisateurs en incluant la gestion de contenu, la gestion de projet et la communication dans un seul outil.
L’ancien satisfait le tout nouveau
C’est là que les toutes nouvelles offres Teradata s’assurent de briller. Il garantit d’intégrer les nouveaux types d’architectures lancées par les startups natives du cloud avec la gouvernance, le contrôle des coûts et la simplicité d’une offre consolidée.
« Snowflake et Databricks ne sont plus la seule solution pour les charges de travail d’information et d’analyse plus petites, en particulier dans les grandes organisations où les systèmes fantômes sont une préoccupation importante et croissante, et l’échelle peut jouer un rôle dans les problèmes de gestion des charges de travail », a déclaré Ashton. .
La toute nouvelle offre bénéficie également des diverses activités de R&D de Teradata pour une mise à l’échelle judicieuse, permettant aux utilisateurs d’évoluer en fonction de l’utilisation réelle des ressources plutôt que de mesures statiques de base. La nouvelle offre garantit également un coût global de possession inférieur et une prise en charge directe d’un plus grand nombre de types de traitement analytique. ClearScape Analytics comprend un matériel d’enquête, une gouvernance et une présence financière. Cela garantit également de simplifier l’analyse prédictive et prescriptive.
ClearScape Analytics se compose de fonctions de séries chronologiques intégrées à la base de données qui rationalisent l’ensemble du cycle de vie de l’analyse, de l’amélioration des informations et des tests d’hypothèses analytiques à l’ingénierie et à la modélisation de l’apprentissage automatique. Ces fonctionnalités sont intégrées directement dans la base de données, améliorant les performances et éliminant la nécessité de déplacer les informations. Cela peut aider à réduire les dépenses et les frictions liées à l’analyse d’un grand volume d’informations provenant d’innombrables ventes d’articles ou de capteurs IoT. Les scientifiques de l’information peuvent coder les fonctions d’analyse en éléments prédéfinis qui peuvent être recyclés par d’autres travaux d’analyse, d’intelligence artificielle ou d’IA. Par exemple, un fabricant peut développer un algorithme de détection d’anomalies pour améliorer la maintenance prédictive.
Les conceptions prédictives nécessitent davantage d’analyses exploratoires et d’expérimentations. Malgré l’investissement financier en outils et en temps, la majorité des modèles prédictifs n’arrivent jamais en production, a déclaré Ashton. Les nouvelles capacités de ModelOps incluent la prise en charge de l’audit des ensembles de données, le suivi du code, les flux de travail d’approbation de conception, la surveillance des performances de conception et l’information lorsque les conceptions finissent par ne pas fonctionner. Cela peut aider les équipes à programmer une nouvelle formation à la conception lorsqu’elles commencent à perdre en précision ou à biaiser le programme.
« Ce qui distingue Teradata, c’est qu’il peut fonctionner comme un guichet unique pour l’analyse de niveau entreprise, ce qui implique que les entreprises ne le font pas ont besoin de déplacer leurs informations », a déclaré Ashton. « Ils peuvent simplement déployer et opérationnaliser des analyses avancées à grande échelle via une seule plate-forme. »
En fin de compte, cela dépend du marché pour décider si ces nouvelles capacités permettront au leader des données héritées de suivre ou même d’acquérir un avantage contre les nouvelles startups de l’information cloud.
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