全球领先的大数据分析服务供应商Teradata天睿公司推出一种全新的数据湖部署“设计模式”，利用多年在大数据咨询和优化方面丰富的经验，帮助客户建设数据湖并获益。Teradata在业内首次推出全新的设计模式方法可以帮助企业用户、数据科学家和IT专业人员建立数据湖，并产生卓越的业务价值。

企业正在探索数据湖的功能，在激增的数据量中产生洞察和机会。然而，一些严重的问题也令IT团队备受困惑，例如缺乏最佳实践、缺少数据科学家，甚至存在数据湖定义的混乱等。除了这些挑战，技术方面的选择也越来越多。例如，数据湖通常被假定为Hadoop的代名词，尽管Hadoop是处理大量数据湖工作负载的良好选择，但是数据湖构建可以使用多种技术，如Hadoop、NoSQL、Amazon S3、关系型数据库（RDBMS），以及各种技术组合等。虽然技术选择攸关洞察结果，但是成功的数据湖同样需要周密的计划。数据湖设计模式包含一系列基于企业级最佳实践的知识产权，以及在大量的客户成功项目中共同开发的产品等。

全球知名的科技分析研究公司OVUM高级分析师Tony Baer表示：“Teradata已经率先为数据湖确定了实施模式。数据湖不同于操作型数据存储系统，Teradata的价值主张源自真正的实践经验，帮助客户应对不同环境中的数据管理。收购Think Big后，Teradata获得了设计模式这一宝贵的知识产权，将有助于构建透明的数据湖。”

通过访问新的数据，例如存储在数据湖中的客户服务记录、点击流数据、IP流、日志信息和传感器数据等，用户能够解决通常需要多次同步解读的数据，并进行相互验证的难题。这些应用案例包括：

通过提取存储在数据湖中客服通话的文本信息，创建客户流失侦测的改善模型，再应用预测性文本分析方法。

通过将大量机器数据和消费数据组合提供趋势分析。在电力行业，数据湖能够运行多个数据模型，评估安装节能设备的影响，以及数月后降低能耗带来的潜在影响。

Teradata天睿公司旗下Think Big公司创始人兼总裁Ron Bodkin表示：“数据湖实施的挑战巨大，这也成为帮助我们获得快速发展的原因：我们应邀帮助企业处理因各种原因而停滞的困难且昂贵的数据湖项目，为不同的情形定制数据湖设计模式方法。这些模式以及相关软件框架是强大且可靠的价值加速器。遗憾的是，很多企业很难发现大数据的雷区，我们协助客户摆脱危机，帮助企业、IT和数据科学家完成数据湖的规划、实施并获益，产生巨大的商业价值。当客户获得实践经验时，他们应该并愿意去创建数据湖。”

自创立伊始，Think Big就一直坚持技术和平台中立的原则，专注于通过Apache™ Hadoop®、Apache Spark™和 NoSQL等开源技术产生实际价值。Think Big 提供数种数据湖设计模式服务：针对刚开始数据湖项目或者寻求最佳实践咨询的团队的数据湖基础（Data Lake Foundation）；针对寻求数据湖最佳实践和技术选择的企业的数据湖架构（Data Lake Architecture）；以及针对分析周期执行中数据准备的数据湖分析（Data Lake Analytics）等。

Think Big已经帮助大量行业领导企业和创新公司建立数据湖，提供Hadoop和大数据部署的工程服务，并拥有典型的客户案例，如西部数据硬盘旗下HGST公司、全球最大的金融服务商、领先的半导体制造商、领先的计算机存储和数据管理公司、著名的体育用品服装制造商，以及全球著名的软饮料生产商等。

Teradata还提供多种产品和技术，强化数据湖环境中的应用。包括：通过智能、自助服务软件解决方案简化数据湖中流数据（streaming data）的Teradata Listener；低成本的数据存储选项Teradata Appliance for Hadoop；提供流行的SQL-on-Hadoop架构的Presto；以及被称为管道控制器（Pipeline Controller）和缓冲服务器（Buffer Server）等知识产权的数据湖加速器，能够将数据高效地从本地服务器移动到Hadoop上。