刚刚Teradata的高管们说，“TA是唯一”……

TA可以帮助以安全著称的沃尔沃汽车提前告警冰雪路面可能遭遇的诸多危险，防患于未然；

TA 可以实现西门子医疗设备的预测性维修工作，极大提高患者的就诊效率；

就连世界最大的集装箱海运公司马士基集团也是凭借TA，完成了燃油经济优化以及冷藏库温度调控，降低能耗并节约成本瞬间变成“小事儿一桩”；

在Teradata眼中，它是实现无处不在数据智能的唯一平台，对此Teradata天睿公司大中华区总裁辛儿伦高度总结：“该平台是无处不在数据智能平台，致力于解决当前分析方案的各类问题，能够帮助用户实现任意数据分析、任意环境部署并提供重要的分析成果。”

这个“唯一的TA”是谁？就是Teradata重磅推出的无处不在的数据智能分析平台Teradata Vantage！

数据分析平台“多少辛酸泪”？Teradata Vantage又该如何是好？

看到这里大家或许疑问，收获极高评价的Teradata Vantage真的如此给力吗？

想要深入探究这个问题，还需了解当前业内层出不穷的数据分析平台究竟饱含着“多少辛酸泪”。

伴随技术“咻”一般的更新迭代，大家不禁感叹“现在用于分析的技术手段实在太多”！

要说架构方面，过去就是SQL，后来又出现了Hadoop，上面还有MapReduce……简直傻傻用不明白；如果提及分析语言，从JAVA到红极一时但最近有点儿落后的R、Phthon……选择障碍症要犯了？

这么看，单一的技术手段早已无法实现数据分析多样的变化，至此很多用户开始依照不同的工具临时搭建数据平台，举个例子，先将数据从平台中“捞”出来，然后费尽心力转化成SaaS格式或者R格式后，再进行分析，如此环节……额，只能说工具太零乱、太分散真是“害”用户不浅！

承接着“工具之乱”，由于数据平台建设的历史原因，也就一道儿跟着“凌乱”了。

这话怎么说？最初我们使用数据仓库，后来业务部门有需求应势建立了数据集市；再后来数据科学家们闪亮登场，怎么样也需要一个数据探索平台吧？后来的后来，Hadoop出现了，Spark平台出现了，机器学习平台出现了，人工智能平台出现了……简直是“由1生2再生无数”的节奏！

很明显每个分析需求都有一个平台适配，就像独立的烟囱一样，怎奈数据交换如此频繁，平台之间的数据导入导出又成了一个很大的问题，且不说速度够不够快，质量能不能保证也是个“未知数” ，怎能不头痛？ 

Teradata天睿公司大中华区总裁 辛儿伦

困于“工具之散、平台之乱”，IT 架构师们更是心慌慌。

毕竟建设一个平台不是件小事儿，总要考虑到架构如何演进、怎样保持弹性才不会辣么快被颠覆！自然而然纠结又出现了……

以前小伙伴们都用一体机的架构，可是如今“上云”这事儿差点儿变成了“全民运动”，架构难道都要换成新的？

过去大家普遍使用X86的架构，现在紧跟形势想要将一些数据放在公有云上，是不是架构又要重新做？究竟在哪种环境、选择怎样的架构来部署？是个困扰CTO的大问题！

试想一下，是否有这样一个解决方案？

按需使用分析工具、弹性部署统一管理、稳定且持续发展的架构、不用担心数据孤岛还能完成敏捷分析……承接上文Teradata Vantage顺理成章出现了！

Teradata天睿公司大中华区解决方案总监 姜欣

据笔者了解，Teradata Vantage实际上可以被认为是一个统一的、整合的分析环境，并有效支持目前几乎所有的主流工具以及语言；可以做到打通大多数数据类型的接口且自身也可承载不同类型的数据。

如果企业业务情况不适合将所有数据放在Vantage这一个平台上，秉承开放的原则，Vantage架构上也支持连接其他多样的数据平台；从企业成本节约的角度出发，该平台完全可以部署在公有云、本地环境、优化型或通用基础设施或以“即服务”方式提供。

具体来说，可以总结为“几个随意”！

Teradata Vantage首先可以做到Depoly Anywhere（随地部署），尽管不能确定未来“流行”的部署方式是什么，但目前可以保证无论是一体机部署还是私有云部署，软件的版本的一致性至关重要，这关乎于应用层面迁移的便捷性。

更进一步设想，是否可以保证无论是一体机部署环境还是公有云部署环境下，软件不变动但应用依旧可以平滑迁移？关于这个问题的解决，Teradata早就明确并设置了专有的托管云，同时在公有云层面支持AWS以及微软Azure，至于同国内其他体量较大且影响广泛的公有云厂商的合作情况，Teradata相关负责人透露未来还有诸多惊喜。

另外，在随时随地部署的基础上，自然支持Move Anytime（随时移动）的功能，这里主要是指软件的授权可以在不同的平台上任意迁移，这对Teradata以及用户来说都是一样的效果。

还有十分重要的一点，在购买方式上，Teradata已经全面转向软件订阅的形式，过去部分用户选择的永久购买方式在未来只作为一个选项出现，这种变化意味着用户可以享有软件的使用、升级、维护等所有服务，只要负担了这个订阅的费用就完成了全部，而且能够随时变更、增减、停止软件的授权，表现非常灵活，这就是所谓的Buy Anyway。

当然上述情况只是理想状态，如果我们从实际操作出发，倘若用户已经建立了那么多的数据平台，如何高效使用Teradata Vantage呢？

关于这个问题，Teradata天睿公司大中华区解决方案总监姜欣表示，在实践中Teradata给到用户的建议其实是将Vantage作为一个中间件、中间层来链接已经建设的多种平台。

在这种设计下，数据只需要少量进入Vantage，随后通过Pushdown技术，将提交进来的这些查询和分析的任务，最后下发到原来的平台（即数据自身存在的平台）上完成，此外还可以完成跨平台，例如Hadoop、Oracle、Teradata等跨平台的组合。

进一步来讲这就涉及到一个重要信息，Vantage架构中最核心组件，也是最精华的知识产权部分，被称作QueryGrid，简称为QG，之一的功能是帮助完成不同版本的数据平台以及存储的连接。

另外，如此丰富的分析引擎，例如机器学习、有增强功能的SQL引擎，包括将来会被广泛使用的

TensorFlow、Spark等分析引擎等，将这些集成起来也是通过QueryGrid。

“面对如此大而全面的架构，作为Teradata，毋容置疑侧重的目标是大型500强企业的客户群，但实际上也有专门的团队来支持中小型企业，特别是一直以来与我们深入合作的。针对体量相对小的用户，完全可以选择其中比较小型的组件来支持，平台的可伸缩性显而易见。”姜欣说。换句话说，Vantage本身就是一个可插拔的组件，可以根据企业的具体需要来灵活选择，哪怕架构完备，但部署时不一定十分庞大。

此外，Teradata还为已经使用历史产品的老用户提供了关于Vantage的新部署选择。

一种情况，可以重新购买Vantage，将以前Teradata的产品授权折算一部分成本迁移，也就是可以折算一部分成本来抵掉购买Vantage License的成本，全部更换为新的；另一种做法，可以在原始Teradata的产品基础上，另外加装一个单独购置的QueryGrid，去连接例如Hadoop，甚至像DB2、Oracle这样的第三方数据库，或者Teradata Aster等Teradata旗下的其他产品，强大的功能也可以一并实现！

关于“机器学习”、“工具”and“架构”等关键词……Teradata Vantage如何“捕捉”？

谈及一度风靡的机器学习，姜欣介绍说，其实新晋的Teradata Vantage平台，其中配置的机器学习引擎还是蛮强大的，可以帮助数据科学家编写具有高度表现力的机器学习功能。此外还预置了180多个分析功能，针对多结构数据转换、准备以及分析甚至可视化操作都有助力，无论是识别欺诈，还是探究产品相关性以及营销优化等统统用着很方便。

举个例子来说明一下，了解AI的人都知道，通常用于图分析的原生图处理引擎可识别并测量用户、产品和过程之间的关系；而如今Teradata Vantage平台预置的图分析功能更易于解决社交网络/影响因素分析、欺诈监视、供应链管理、网络分析、洗钱监测等各种复杂的商业问题。

此外，Teradata Vantage还帮助用户从生态系统数据源获取值得信赖的可行洞察，该生态系统支持各种高级分析功能，包括Teradata之前推出的4D分析。

其实平台对AI能力的整合，不能单纯被称为是“基础上的助力”，更应该被定义为将最常用的算法统统融合其中。平台的研究是充满迭代性的，也正是因为Teradata对用户应用AI算法的情况有了细致的了解，通过探究其广度与深度后才将其融会贯通，例如神经网络、传统的模式识别与预测、图形分析等都在里面。

另外该平台还提供了JSON、BSON、AVRO、CSV、XML等多结构数据存储与分析能力，用户将能够在SQL、Python、R等最常见语言和工具以及广泛的商业智能与可视化工具之间随意切换，并使用SAS、Jupyter、RStudio等高级功能，最终将在所有数据的基础上完成更好、更快、更准确的分析成果，无论是企业管理还是业务分析，抑或是开发，都会有令人惊喜的体验。

“配套”咨询，Teradata Vantage在中国“早有准备”！

需要强调的一点，Teradata Vantage还为企业提供了专业的咨询服务，据悉全球5,000多名专家将向企业持续提供实施无处不在数据智能技术所需服务能力。

对此Teradata天睿公司大中华区总裁辛儿伦介绍说，我们的咨询服务团队，以大中华区来讲就有一千名员工，其中大概70%-75%的员工属于咨询服务团队，就是为了保障客户、用户的项目成功，达到他们的业务有效成果，所以咨询服务团队需要在现场与客户每天一起工作。据了解，Teradata咨询服务团队累积了方方面面的数据分析领域方法论、模型等，并始终持续扩展团队的力量，遍寻英雄！

具体来说，四大维度的咨询服务专才，每天在用户现场提供数据分析领域的解决方案和全球通的成功实践案例，例如美国500强企业的eBay、Apple、沃尔玛、美国银行等。专家们天天都会在这些大型企业里，围绕Teradata的技术、案例为客户分享，在国内，发展的近22年中也同样如此。

经过了解，实际上Vantage虽然是全球范围内发布，但早已完成在中国市场的考量。例如在字符集方面，支持中文是非常完美的，无论是在展示还是字符处理，中文的呈现都是最直观、高效的。

    此外，姜欣总结道，因为Vantage中未来其实有提供客制化算法组件的“机会”，也就是基于Docker的客制化算法。如果目前Vantage发布的这些算法还不能够满足要求的话，用户可以完全用Kubernetes去基于Docker做一个调度的算法，嵌入其中完全没有问题。

更重要的一点，在算法与接口的基础上，国内市场更关心的还是应用层面，也就是应用如何作用在本地化的业务流程中，或者是营销体系以及企业文化里，所以明确产品的具体情况再提供服务、咨询是关键的，也更有利于本地化应用的探索。

作为文章的结尾，引用Teradata天睿公司首席运营官Oliver Ratzesberger关于“使命”的一席话最为贴切，“Teradata助力公司直通成果，帮助客户解决问题，应对最艰难的挑战，并推动全球企业不断向前发展……我们的产品、人才乃至在无处不在数据智能技术地位将重新定义我们的使命。”如今看来，Teradata Vantage将成为“使命”内涵的最佳诠释。