大数据分析和数据仓库解决方案厂商 Teradata 天睿公司日前正式推出Teradata Aster 大数据探索平台5.10(Teradata Aster Discovery Platform 5.10)。该平台是业内首个最全面的数据探索解决方案，拥有20多项全新的大数据分析能力，包括定制的可视化功能等。借助分析获得的洞察力，将促使企业通过改善客户关系、增加销售量来提升盈利能力。

Teradata Aster大数据探索平台能够帮助客户降低大数据分析的难度。现在，客户可以使用单一的结构化查询语言(SQL)指令，在单一平台上快速、无缝地实现对PB级海量多结构化数据的获取、准备、分析和可视化操作。该平台能够为客户提供“开箱即用”的可视化功能，更加方便快捷地创建大数据分析应用，发现大数据中潜藏的洞察力。

Teradata天睿公司实验室总裁Scott Gnau表示：“所有高瞻远瞩的数据科学家应该了解到，Teradata Aster大数据探索平台拥有众多全新功能，能够推动企业加快创新步伐，并为企业客户提供更多全新选择。Teradata的目标就是成为客户建设‘统一数据架构’(UDA)过程中最信任的合作伙伴。该架构拥有一系列强大的大数据解决方案组合，能够帮助客户高效部署更具价值的创新技术。”

对于期望从多样化大数据中寻求价值的企业，Teradata Aster大数据探索平台提供企业级、易于部署的软硬集成的最佳解决方案。借助开源平台的优势，将能充分发挥企业商业智能(BI)、数据集成、数据分析和可视化工具的作用。同时，对于熟练掌握SQL语言的分析师或商业用户而言，Teradata Aster大数据探索平台易于操作;对技术更加高超的数据科学家来说，该平台功能足够强大和灵活。

目前，企业迫切需要从多样化大数据中获得更丰富的洞察力，但是挑战依然非常艰巨。许多企业仍然停留在多结构化数据的存储和管理阶段，或者是部署了多种单点或者无效的技术，或者缺乏技术熟练的员工和资源来执行大数据分析。

IDC商业分析及大数据研究副总裁 Dan Vesset 表示：“通过配备全新的分析和可视化功能，Teradata Aster大数据探索平台提供‘开箱即用’数据分析的便捷优势。长期以来，市场关注的更多重点集中在试图在Hadoop上创建SQL引擎的供应商，Teradata Aster大数据探索平台利用SQL-MapReduce® 框架，采用ANSI SQL兼容标准方法，从Hadoop等任意数据源中实现数据获取、准备、分析和可视化操作。无需整合多套单点解决方案，客户运用Teradata技术将能够加快探索过程，采用全新独特的方式实现信息可视化，将有限的数据科学家专业技能应用在高价值的工作中。”

Teradata Aster大数据探索平台是一个开放的平台，允许客户整合现有的大数据分析工具，帮助客户应用当前最广泛的分析技术。该平台包括全新重要的技术革新：

可视化SQL-MapReduce®功能：这些功能包括能够运用数据库内其他的Aster SQL-MapReduce分析功能创建高级的定制数据可视化能力®。这些功能将增强商业智能，例如能够立即实现消费者行为模式、图表和产品关联性的可视化分析。利用Teradata Aster 内置的数据获取、准备、分析和可视化功能，使得整个分析过程高度迭代，仅仅花费几分钟即可完成，而其他大数据解决方案则需耗费数周时间。

数据库内“R”执行功能：Teradata Aster 数据库内高度集成了常用的开源代码统计语言R。这样，数据科学家可以选择更多方式执行高级分析任务。得益于这种整合，SQL达人分析师和商业分析师能够利用Teradata Aster的海量并行处理(MPP)平台，在海量数据中建立统计模型。

借助Zementis支持数据库内预测模型标记语言（PMML）执行功能：Zementis和Teradata Aster数据库之间实现了紧密集成，能够让商业分析师运用自选工具来开发统计模型。分析师能够在Aster中无缝输入和输出统计模型，利用Aster海量并行处理(MPP)平台建立大规模的分析模型。

数据库内集成Attensity功能：Aster数据库内集成了Attensity公司市场领先的文本和情感分析功能，使得文本和情感分析成为大数据探索过程的重要环节，并能够简便地同其它分析技术整合，如SQL-MapReduce®功能和可视化SQL-MapReduce®分析功能等。

制造业和金融服务业分析功能：为更好地支持制造业和金融服务业企业，该平台整合了全新的SQL-MapReduce®功能。制造业企业可以完善工作流程，提高产量并减少浪费。金融服务业企业能够更快捷地侦测欺诈和客户流失行为。借助Teradata统一数据架构TM，Teradata帮助客户掌握最佳合作伙伴工具。

Teradata Aster数据探索平台5.10将于2013年第二季度末上市。