如何更好地帮助客户从海量的大数据信息中挖掘有用的、提供业务支撑的价值，是Teradata一直以来最关注的问题。如今，Teradata正在实现转型，以业务价值为驱动，让客户通过大数据分析获得最终的业务价值。

云化部署，实现大数据“货币化”

Teradata天睿公司大中华区高级解决方案架构师蔡强

Teradata天睿公司大中华区高级解决方案架构师蔡强介绍，Teradata传统的Teradata On-Premise数据仓库一体化解决方案与私有云（private cloud）托管云（IntelliCloud）以及公有云（public cloud）进行资源协同，提供灵活、统一、弹性的分析支撑环境。

在云化部署方面，Teradata同一套Database可以部署在以下四种不同的方式下面。

On-Premise：最新的On-Premise平台产品是Intelli家族，即Teradata整个一体化专业平台的最新两大产品线IntelliFlex和IntelliBase。

托管云（（IntelliCloud））：IntelliFlex和IntelliBase除了在On-Premise部署模式下，还可以部署在托管云之上。Teradata以IntelliFlex和IntelliBase的方式提供给客户完成IntelliCloud，底层架构也使用IntelliFlex、IntelliBase的设备。

私有云（Private Cloud）：Teradata提供基于客户X86虚拟化的平台，架构在VMware虚拟化的云上。客户如果已经购买了这样开放式的平台，可以通过虚拟化的技术，在物理机上虚拟化出不同的计算单元。

公有云（Public Cloud）：Teradata在AWS或微软的Azure上开放，用户可以按需付费，在公有云上使用的Teradata Database软件。

无论是部署在On-Premise、托管云或是部署在公有云上面，只要是在同一个水平上的Teradata Database，所有功能都是相同的。

上述提到的Teradata Intelli家族的两大产品线IntelliFlex和IntelliBase，前者提供高性能的、灵活的扩展性，支持企业关键应用；IntelliBase的核心关键词则是多样化，可以成为Data Warehouse的平台支撑，也可以作为数据湖使用。IntelliBase与IntelliFlex最大的区别是，IntelliFlex是采用高性能的节点结合磁盘阵列的架构，而IntelliBase是采用本地磁盘的形式，当然它也可以支持外置磁盘阵列。

Teradata的专业服务咨询（Professional Service）团队为客户内部数据分析需求、临时统计需求提供支撑，并且提供专题分析的深度挖掘的预测下分析服务。随着大数据的演进，Teradata咨询团队不仅为客户处理数据、加工数据，提供内部数据的报告、指标、监控等，还更多地将这些数据的价值进一步扩大，与其他行业的大数据进行融合，实现大数据价值的“货币化”，进一步进行信息运营。

构建生态系统，积极拥抱开源

Teradata最核心的理念是Teradata统一数据架构（UDA），致力于构建数据分析的生态系统，在这个生态系统中，Teradata能够为客户提供更多架构、规划、咨询以及整个系统构建的管理等方面的服务。

Teradata 最新推出的Teradata统一数据架构UDA 2.0，涉及到数据的采集能力、存储和计算能力、分析能力、服务开发以及统一管控和云化部署。

Teradata也在积极开放更多接口，与业界领先的产品进行更好的互动和融合。同时，Teradata也在积极拥抱开源，加大了对开源社区的投入，与Teradata本身的数据仓库平台进行融合。

Teradata在人工领域“有想法”

Teradata在人工智能方面其实也有明确的产品和解决方案的策略及目标。

一方面Teradata不断地通过研发，在Teradata Database内部内置很多库内分析、库内挖掘的特性。比如可以通过对R的支持、对很多数据挖掘算法的支持，可以形成类似于UDF这样的函数，通过SQL语句同时进行简单的调用，就可以在数据库内部实现数据的建模和预测的应用。除了库内挖掘，另一方面，Aster在人工智能方面也颇具潜力。它内置了很多算法，同时它可以并行式地进行R算法、模型的实现。Aster甚至可以与Hadoop等很多开源技术，比如跟Google的TensorFlow，以及很多开源的人工智能算法、模型进行关联。

四大软件版本  企业各取所需

越来越多的企业依赖数据和分析驱动业务发展，但企业很难预测未来究竟需要多少IT资源。随着业务的不断增长，企业IT部门有时会面临无法提供足够的IT资源应对业务系统的波动。

Teradata 2016年的调查发现，90%的企业客户认为在未来几年，都会用到云的方式；85%的客户会选择PaaS（平台即服务）的模式。

Teradata天睿公司大中华区云计算及服务总监张琦

Teradata天睿公司大中华区云计算及服务总监张琦表示，从今年开始，Teradata最新的软件层级分为四个版本。

开发者版本是免费的，但其软件功能齐全。只是会在一些企业特性上有基本的限制。标准版本适用于一般的场景，一般的分析平台都可以使用。高级版本、企业版本增加更多的高级更新的属性和企业属性，比如动态资源管理、智能内存等，很多企业级特性存在于更高级的版本中，但是它们的基本功能或者软件版本都是一致的，客户进行测试和使用，都是很方便的。

TBA团队帮助企业“感知”世界

这是一个数据驱动的时代，Teradata提出了“感知型企业”的概念。在当今的社会环境当中，企业需要通过数据感知周围的世界的变化。

Teradata天睿公司TBA业务咨询及分析事业部副总经理刘静如

Teradata天睿公司TBA业务咨询及分析事业部副总经理刘静如介绍道，Teradata的TBA（Think Big Analytics）团队就是帮助企业“感知”周围世界的一个业务咨询团队。刘静如举例说明了团队在分析方面的解决方案： 

智能审计监控。随着企业数据量越来越多，TBA团队发现这些企业之间往往都有很密切的联系，这些企业之间会形成风险共同体。TBA团队首先把这些风险的共同体识别出来，然后以风险共同体为单位，对它们进行整体的监控。这样可以更好地把握企业的风险状况。

智能欺诈侦测。在欺诈领域，TBA团队有监督的模型和无监督的模型，并探索一些更深层次的学习模型。通过人工智能的方式，能够更实时、更快地发现欺诈的客户群体。

智能投资顾问。智能投资顾问可以解释为数字化资产配置。根据客户自身的需求，利用人工智能的计算机程序，通过算法和产品构建数据模型，完成传统上由人工提供的理财顾问的模式。

保险行业面临的挑战是，当欺诈案件发生的时候，没有足够的人手进行很好的处理或者是侦测。在这种情况下，企业需要有很好的工具来帮他们在支付这些索赔之前，发现其中的欺诈行为。Teradata的解决方案中，有一个业务价值框架模式，利用这个模式可以总结出保险行业欺诈案件的特点，或者是利用数据对业务进行优化。

总的来说，业务价值框架模式能够更快、更好地发现新的欺诈案件，并且从中发现规律和详细的信息，而且还可以用它来预测未来可能发生的一些欺诈的模式。

北卡蓝十字的数据处理难题

刘静如以美国北卡州医疗保险公司蓝十字为例，详细介绍了Teradata在健康保险方面为企业带来的便利。北卡蓝十字在美国有80年的历史，有超过4000个员工，大概有300万以上的客户。蓝十字把各个不同的医疗机构给接起来，包括北卡认证的一些医生和医院，这些医生和医院遍及在美国50个州，甚至包括一些其他的国家和地区。由于美国对于健康保险严格的监管要求，蓝十字每年都需要及时地提交相应的监管报告，而在提交这些报告的过程当中就会涉及很多的数据处理。如果采用人工方式进行数据处理，往往消耗很多的时间和精力。所以他们需要非常自动化的流程或者是智能化的工具来帮助他们改变作业流程低下的问题。

Teradata和北卡蓝十字用三年的时间针对后台对账过程开发出一个平台，叫做Corporate Balance Project，蓝十字利用这个过程可以自动完成医疗索赔部分的财务工作，而且在运营部、财务部和数据仓库之间建立起相应的桥梁，将数据之间的沟通做得更好。

这样一来，蓝十字能够更明确、更及时地索赔和管理费用，整个支付的过程完全透明化，不论是客户、医生还是保险公司本身，对它的整个索赔过程都非常清晰，而且可以帮助他们的精算师对使用这个数据产生更好的信心，财务部门每个月节省了一百多个小时。蓝十字现在所做的平台，可以作为整个公司的数据资产，各个不同的部门都能够使用。