Dave Schrader 和 Jim Dietz 亲身讲解 Teradata 统一数据架构这是一款强大的集

成分析解决方案旨在帮助用户快速轻松地将在传统和大数据环境中的数据转化为

有意义的洞察信息

2013 年 11 月

解决方案聚焦

Teradata 统一数据架构为用户带来 无限的数据分析灵活性Teradata 产品和服务市场营销部门 Dave Schrader 和 Jim Dietz

Teradata 针对大数据提供了非常实用的方法有关大数据的宣

传铺天盖地（在 Google 中搜索ldquo大数据rdquo可得到 4000 多

万条搜索结果）但是从根本上来看您会发现大数据本身

其实就是一种数据

在 Teradata我们坚信数据拥有巨大的的价值和潜力 mdash 无论

它是在关系型数据库中存储的结构化数据还是更为多样化

的非结构化数据（如文本视频图像机器日志和社交内

容）我们非常重视大数据的发展趋势但是我们只是将其

视为一种演进而非变革其最终目的并未改变将数据转化

为洞察力帮助企业更好地制定决策

对于希望投资大数据分析的企业透过重重迷雾看清大数据

的本质是他们面临的一个主要挑战此外他们还需要从内

部选择一名合适的业务负责人来统一协调相关工作例如发

掘分析解决方案的潜力然后将获得的洞察信息应用到市场

营销计划财务或其他运营系统

Teradata 可通过提供基于 Teradata 统一数据架构的解决方案

帮助客户应对这些传统技术和运营方面的挑战这一全面

的架构将 Teradata 的传统大数据分析技术与合作伙伴的先

进技术相结合和集成

ldquoTeradata 统一数据架构 集三大平台于一体 mdash Teradata Portfolio for HadoopTeradata Aster 发现 和 Teradata 集成数 据仓库（IDW）支持快速深 入和强大的数据管理存储和 挖掘功能rdquo

mdash Teradata 产品和服务市场营销部门

Dave Schrader

2

移动

面向 Hadoop 的 Teradata 产品组合

TERADATA集成数据仓库

TERADATA ASTER发现平台

管理 访问

bull

bull 过滤和处理

bull

bull 商业智能bull 预测分析bull 运营智能

bull 数据探索bull 快速下降（Fast-fall）假设测试 bull 路径图表时间序列分析bull 模式检测

Teradata 统一数据架构业务概念视图

此概念视图展示了 Teradata 统一数据架构如何为分级（data staging）管理和开发所有类型的数据提供支持从而帮助提取业务价值

快速的数据加载和可用性

超长时间在线归档

用户

数据

源ER

P

SCM

CRM

图像

视

频

机器

日志

文

本网

站

社交

分析

工具

和应

用市

场营

销应

用

商业

智能

数

据挖

掘

数学

与统

计

语言

英特尔 IT 中心 解决方案聚焦 | Teradata 大数据

ldquoTeradata 统一数据架构集三大平台于一体 mdash Teradata

Portfolio for HadoopTeradata Aster 发现 和 Teradata 集成数据

仓库（IDW）支持快速深入和强大的数据管理存储和挖掘

功能rdquo工作负载可被转移到架构的不同位置从而能够充分

利用各平台的优势用户不仅能够访问全部数据还能够保持

有效的控制

面向 Hadoop 的 Teradata 产品组合（基于开源 Apache Hadoop）

能够在没进行预处理的情况下加载任何类型数据是一种可提

供快速数据可用性的数据平台然后通过过滤和标准预处理

流程将数据传输至相应的位置进行进一步的分析挖掘低成本

存储可降低对大数据进行多次存档的需求确保在后期实验调

查中数据能够进行后续分析

Teradata Aster 发现平台使用了 Aster SQL-MapReduce 框架这

样用户可使用 SQL 进行查询并借助强大的 MapReduce 并行处

理和分析能力（如 pathing 操作和 sessionizing 操作）通过这

种方式用户能够探索发掘和执行任何类型的数据的迭代分

析包括如 Hadoop 中的所有数据等大容量和各种来源中的不

同类型数据借助 Teradata Aster 发现平台用户还可以利用

联合分析即同时运用一种以上的分析技术来解决问题包括

SQL图形静态文本和路径模式分析等技术

借助大数据分析方面的出色优势Teradata 的集成数据仓库平台

可针对商业智能提供策略和运营分析功能做好共享准备后

便可将 Aster 发现平台和 Hadoop 上的调查结果上传至 Teradata

这样用户能够访问单一来源的集成数据进而支持高价值

跨功能的分析IDW 包括多种业务工具和分析功能能够快速对

数据进行挖掘和探索

Teradata 统一数据架构的设计配置和交付方式便于用户即时

投入使用而且它还提供了 API 接口和工具支持在不同组件

之间高速传输数据此外它还包含一个有助于简化管理的运营

视图此外通过传统的数据中心实施或云环境也可以使用该

解决方案Teradata Cloud 提供了下列解决方案供您选择数

据仓库即服务（包含 Teradata Database）发现即服务（包含

Teradata Aster Database） 和数据管理即服务（包含 Hadoop）

Teradata 全面先进的分析解决方案

2

移动

面向 Hadoop 的 Teradata 产品组合

TERADATA集成数据仓库

TERADATA ASTER发现平台

管理 访问

bull

bull 过滤和处理

bull

bull 商业智能bull 预测分析bull 运营智能

bull 数据探索bull 快速下降（Fast-fall）假设测试 bull 路径图表时间序列分析bull 模式检测

Teradata 统一数据架构业务概念视图

此概念视图展示了 Teradata 统一数据架构如何为分级（data staging）管理和开发所有类型的数据提供支持从而帮助提取业务价值

快速的数据加载和可用性

超长时间在线归档

用户

数据

源ER

P

SCM

CRM

图像

视

频

机器

日志

文

本网

站

社交

分析

工具

和应

用市

场营

销应

用

商业

智能

数

据挖

掘

数学

与统

计

语言

英特尔 IT 中心 解决方案聚焦 | Teradata 大数据

ldquoTeradata 统一数据架构集三大平台于一体 mdash Teradata

Portfolio for HadoopTeradata Aster 发现 和 Teradata 集成数据

仓库（IDW）支持快速深入和强大的数据管理存储和挖掘

功能rdquo工作负载可被转移到架构的不同位置从而能够充分

利用各平台的优势用户不仅能够访问全部数据还能够保持

有效的控制

面向 Hadoop 的 Teradata 产品组合（基于开源 Apache Hadoop）

能够在没进行预处理的情况下加载任何类型数据是一种可提

供快速数据可用性的数据平台然后通过过滤和标准预处理

流程将数据传输至相应的位置进行进一步的分析挖掘低成本

存储可降低对大数据进行多次存档的需求确保在后期实验调

查中数据能够进行后续分析

Teradata Aster 发现平台使用了 Aster SQL-MapReduce 框架这

样用户可使用 SQL 进行查询并借助强大的 MapReduce 并行处

理和分析能力（如 pathing 操作和 sessionizing 操作）通过这

种方式用户能够探索发掘和执行任何类型的数据的迭代分

析包括如 Hadoop 中的所有数据等大容量和各种来源中的不

同类型数据借助 Teradata Aster 发现平台用户还可以利用

联合分析即同时运用一种以上的分析技术来解决问题包括

SQL图形静态文本和路径模式分析等技术

借助大数据分析方面的出色优势Teradata 的集成数据仓库平台

可针对商业智能提供策略和运营分析功能做好共享准备后

便可将 Aster 发现平台和 Hadoop 上的调查结果上传至 Teradata

这样用户能够访问单一来源的集成数据进而支持高价值

跨功能的分析IDW 包括多种业务工具和分析功能能够快速对

数据进行挖掘和探索

Teradata 统一数据架构的设计配置和交付方式便于用户即时

投入使用而且它还提供了 API 接口和工具支持在不同组件

之间高速传输数据此外它还包含一个有助于简化管理的运营

视图此外通过传统的数据中心实施或云环境也可以使用该

解决方案Teradata Cloud 提供了下列解决方案供您选择数

据仓库即服务（包含 Teradata Database）发现即服务（包含

Teradata Aster Database） 和数据管理即服务（包含 Hadoop）

Teradata 全面先进的分析解决方案

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1 英特尔超线程技术在指定的英特尔处理器上可用要求系统支持英特尔超线程技术请咨询您的系统制造商实际性能会因所使用的具体硬件和软件的不同而有所差异如欲了

解更多信息包括关于哪些处理器支持英特尔reg HT 技术的详细信息请访问intelcominfohyperthreading

2 PCIe 30 规范中的 8 GTs 和 128 b130 b 编码特性能够将互联带宽提升为 PCIe 20 规范的两倍资料来源httppcisigcomnews_roomNovember_18_2010_Press_Release

3 本文档中所描述的总体拥有成本或其他成本降低情形旨在让您更好地理解购买特定英特尔产品与许多特定情况变量结合后将会如何影响您今后的成本节省由于情况各有不

同因此可能存在未说明的与给定产品使用和部署相关的成本本文档中的任何内容不应解释为特定成本的承诺或合约

法律声明本文仅用于参考目的本文件以ldquo原样rdquo方式提供英特尔不做任何形式的保证包括对适销性不侵权性以及适用于特定用途的担保或任何由建议规范或范例所产生的其它担保英特尔不承担因使用本信息所产生的任何责任包括对侵犯任何知识产权的责任本文不代表英特尔公司或其它机构

向任何人明确或隐含地授予任何知识产权

版权所有 copy 2013 年英特尔公司所有权利受到保护英特尔Intel 标识Look Inside 标识Xeon 和至强是英特尔在美国

和其他国家的商标

其他的名称和品牌可能是其他所有者的资产

1113RFMEPDF-USA 329821-001

实现大数据分析

长期以来Teradata 在帮助企业实施大数据分析方面一直拥有

出色的业绩通过引入新的大数据源以及运行数百个模型挑

选基于最佳行为的可预测因素我们帮助电信客户将其客户流

失模型改进了 10我们与一家汽车行业客户合作利用维修

和其他服务事件（如故障）的时间顺序来了解各种维修服务之

间的关系这样客户送修车辆时便可立刻执行多项维修作

业这对于客户和企业本身来说都非常有益借助我们的集成

解决方案一家银行能够了解客户关闭账户前的相关活动从

而更好地留住带来最大利润的客户

上面的三个示例展示了我们如何通过提供深度的服务帮助客

户从概念验证阶段过渡到实际部署阶段从而在真正意义上使

用大数据解决方案此外我们还定期举办发现研讨会帮助

客户重点关注寻找合适的大数据项目行业和业务价值咨询

技术以及实施服务和支持

英特尔与 Teradata携手合作

近三十年来英特尔与 Teradata 在设计方面一直保持着深入的

合作关系Teradata 团队能够及时使用英特尔的最新技术在最

新的解决方案中融入新的创新成果进而不断提高性能可扩

展性和效率例如我们在基于英特尔至强处理器 E5-2600 产

品家族以及后来的 E5-2600 v2 处理器的服务器上运行 Teradata

统一数据架构的所有组件

此外英特尔也从 Teradata 早期用户所使用的方法中获益

参与预生产开发阶段有助于提高英特尔产品的性能和灵活性

我们的产品在许多领域帮助英特尔提高其解决方案的性能和功

能包括处理器内存IO 和服务器管理Teradata 的大规

模并行处理（MPP）架构采用了英特尔多核处理器英特尔超

线程技术（英特尔 HT 技术）1高级 IO 功能和面向速度和宽

带的集成 PCIe 支持2 用于连接 Teradata 统一数据架构组件

的 Teradata BYNET 技术现已迁移至 InfiniBand 系统互联以

获得更高的 IO 性能借助面向英特尔平台优化的 Teradata 解

决方案我们的客户可获得较高的性能和较低的总体拥有成本

（TCO）3

数据分析领袖

长期以来Teradata 一直在数据管理和分析技术领域保持领

先目前我们位列福布斯全球最具创新能力的公司排行榜

而且我们准备继续对产品进行优化和完善帮助用户更轻松

地从复杂的数据中获得洞察力在软件方面这意味着进一

步开发我们的大数据分析库此外我们还将继续为 Teradata

统一数据架构构建重要的新引擎例如我们现在拥有可用

作 Teradata Aster 60 发现平台组件的 SQL 图形引擎以及可与

Hadoop 轻松交换数据的新型文件存储系统此外我们还与高

等院校紧密合作致力于培养下一代智能分析人才

Teradata 的客户依靠 我们的创新解决方案利用大数据的各种优

势通过灵活的架构引入新的技术以及通过发现流程和算法

从大数据中获得新的洞察

关于 Teradata 统一数据架构的更多信息请访问

teradatacomproducts-and-servicesunified-data-architecture