在大数据和数据分析领域，技术进步迅速。尤其在企业加快数据驱动业务转型的过程中，越来越多的企业认识到掌握最新的技术趋势对于实现数据分析战略至关重要。

因此，许多企业急于更新其数据分析架构，认为传统的数据仓库技术已经过时，而一些初创企业提出的新概念和云原生数据分析是抛弃“过时”架构的最佳途径。

然而，这种观点是否完全正确呢？现在，是时候澄清“现代化”的真正含义，以及“传统”是否真的已经过时了！

“传统”：历经时间考验

企业推动数据驱动业务转型的核心目标是利用合适的技术将数据转化为推动业务发展的关键力量。这也是建立数据分析战略的基础。

尽管有些人认为已经在市场上应用了几十年的数据仓库技术已经过时，但要实现数据分析架构的现代化和业务智能的现代化，并不需要完全放弃数据仓库技术。

事实上，这种观点的一个主要误区在于认为必须完全摒弃现有基础设施和工具，这种做法过于简单粗暴。那些主张放弃数据仓库技术的人忽略了“传统”实际上意味着这项技术经过了长时间的验证，蕴含着长期技术发展的精华。

Forrester最近发布的报告《The Forrester Wave™: Data Management for Analytics, Q1 2020》显示，Teradata天睿公司再次入选领导者象限，这充分证明了长期处于领导者地位的企业和技术仍然具有强大的生命力。

融合：既简化又先进

近年来，现代数据分析架构的一些显著特点包括计算与存储分离、弹性使用、云端部署以及按需付费模式等。

Gartner分析师Ramke Ramakrishnan在其文章《揭秘云数据仓库的特性》中指出：“由于数据存储和处理需求的现代化，云数据仓库在部署方面提供了更多的选择。”

不过，并不是所有的云数据仓库都相同，也不是所有云都能满足每个企业的特定需求。目前，企业普遍意识到迁移到云的重要性，因此越来越多地采用混合云，以充分利用云的简化性和本地部署解决方案的先进性。

Teradata Vantage：混合云环境的理想选择

Teradata Vantage专为混合云环境设计，结合了本地部署和云数据仓库的优点，实现了简化和先进的完美融合：

• 部署：Teradata Vantage通过创新的MAPS无共享架构实现了计算和存储的分离，以及混合行列存储，能够高效地应对数据探索、高级分析和生产用例。

• 可靠性：Teradata Vantage具备高度的内置可用性Fallback机制，可以保护数据免受计算和存储故障的影响。云端部署的Teradata Vantage还能在持久存储上自动复制和备份完整数据库。

• 性能：Teradata Vantage允许用户灵活调整计算实例数量（增加/减少）、更改实例大小（扩展/缩减），甚至关闭计算实例以暂停核心操作以节省费用（停止/启动），从而动态响应客户对性能和存储的需求。

• 安全性：Teradata Vantage在对象级别、行和列级别提供细粒度的安全性和访问控制，确保用户满足GDPR、PCI、HIPAA、ISO 27001、SOC 1、SOC 2和FDA 21认证的要求。

• 定价：Teradata Vantage提供基于用量和订阅的定价模式，最大程度保护客户的投资。

• 数据存储：Teradata Vantage通过提供快速访问块存储和对象存储来创新，以提供高性能和低成本的存储选项。此外，它还支持多种现代数据源和数据类型，如Avro、Parquet、JSON、BSON和XML等。

实际上，Teradata Vantage不仅符合上述标准，还提供了数据仓库基础所需的复杂功能，如支持混合多云部署、数据管理和高级分析集成、实时准确访问和检索、通过软件而非硬件优化性能、动态资源分配以管理所有SLA和内置的4D分析等。

作为面向未来需求的大数据分析架构，Teradata Vantage紧密整合了最佳分析功能与引擎，提供了一个灵活的可扩展平台，支持描述性、预测性和规范性分析、自主决策、机器学习、可视化工具等功能。

特别值得一提的是，Teradata Vantage内置强大的机器学习功能，并预置了180多个分析功能，可以对多结构数据进行转换、准备、分析和可视化操作，支持客户在购买途径、营销归因、产品相关性、欺诈、营销优化等多个业务场景的应用。

正因为Teradata Vantage平台既拥有传统数据仓库领导厂商的专业性，又具备云端部署的灵活性，越来越多的客户选择使用Teradata。作为一家“既传统又现代”的数据分析领导者，Teradata支持客户从基础的数据仓库无缝过渡到最先进的企业级分析技术平台，内置并整合了各种高级数据科学和高级分析技术能力，助力客户在混合多云环境中运行，真正实现无处不在的分析。