Teradata 700

Два кита рынка бизнес-аналитических решений в лице Teradata и SAS объединили усилия и 22 апреля 2012 года представили совместное интегрированное решение. Оно включает специализированный программно-аппаратный комплекс Teradata 700 для платформы SAS High-Performance Analytics и, соответственно, саму аналитическую платформу SAS High-Performance Analytics для Teradata. Решение построено на базе архитектуры in-memory, что позволяет в системах с большим объемом памяти за счет параллельной обработки потоков данных быстро обрабатывать информационные массивы и обнаруживать в них скрытые закономерности.

Возможности высокоскоростной аналитики наглядно иллюстрируют результаты проекта внедрения, которые приводит Teradata. Задача, на чье решение раньше тратилась целая неделя, теперь отнимает не больше двух минут. Впрочем, кто именно выступает в роли заказчика Teradata не раскрывает. Очевидно, столь впечатляющий прирост производительности не удастся получить далеко на всех задачах, однако сам по себе прецедент впечатляющий.

Teradata – известный игрок рынка бизнес-аналитики, компания традиционно предпочитала создавать решения для хранилищ данных, ориентированные на выполнение определенного узкого класса задач. Не один десяток лет в этом бизнесе и компания SAS, которая считается одной из лучших в сегменте ПО статистического анализа данных. В последнее время она сосредоточилась на технологиях прогнозной аналитики, дополнивших стек ее BI-решений. «Брак по расчету» с Teradata представляет интерес для SAS, в первую очередь, потому, что позволяет выйти на перспективный рынок решений in-memory.

По мере роста интереса заказчиков к системам бизнес-аналитики и «большим данным» в обозримом будущем мы наверняка станем свидетелями еще нескольких похожих симбиозов. По мнению Скотта Гнау (Scott Gnau), президента Teradata Labs, бизнес-среда становится все динамичнее, и своевременное принятие взвешенных решений, подчас, приобретает жизненную важность. Представленная система как раз позволяет в максимально сжатые сроки представлять результаты анализа массивов данных в соответствии со сложными запросами.