数据分析：不是技术是服务

本世纪初的IT技术颠覆式发展，不仅深刻影响了整个商业环境的竞争格局和方式，而且在很大程度上，对于身处其中的技术和服务提供商，则意味着需要保守观望和自我革命之间，做出选择。大数据分析解决方案提供商Teradata也不例外。

“两年前，公司决定要明确未来的发展方向，并据此对公司业务做出转型。董事会决定由我来出任CEO，帮助公司搞清楚：我们会在今后要什么？” Vic Lund，Teradata天睿公司总裁兼首席执行官在担任该职务之前的11年当中，一直是Teradata董事会成员。

从传统IT角度看，Teradata是一个提供数据库相关技术、产品和服务的公司，商业模式是为用户提供用于数据管理的工具。而随着云计算等新兴技术的出现，数据的种类和数量都呈现出一种前所未有的爆炸式增长。

一方面，数据的重要性开始得到进一步认可，企业级用户需要更有效的手段，来完成对越来越庞大的数据进行收集、整理、分析，从中获得所需资讯；另一方面，对数据价值的发掘也亟须得到业务层的验证，如何将数据与企业业务进行更深度的关联，成为企业级用户最关注的重点。

这对于Teradata来讲，就意味着：如何基于自身最具优势的数据库技术，为用户提供一个足够面向未来的产品和服务。与很多IT技术公司一样，源自天然的技术本能，Teradata最早开始在产品上采用更多的新兴技术。

早在10年前，2008年，Teradata就开始在大数据领域布局，收购了大数据商业分析咨询公司。其后，在2011年，Teradata又收购了大数据分析领域的创新企业Aster Data公司。

出于对企业级用户核心业务支持的考虑，Teradata还分别在2011年和2013年，分别收购了整合营销解决方案提供商Aprimo和数字营销服务提供商eCircle，希望借此帮助企业级用户打通从数据到业务的商业节点。

不仅如此，同时，在2012年， Teradata又对自己的数据库基础做出了调整：整合Teradata 数据仓库、Aster高级分析平台、开源Hadoop平台，Teradata推出了统一数据架构（Teradata Unified Data Architecture™, UDA），试图从业务上定义一个从数据管理、分析到应用的清晰路径。

应该说，经过10年的积累，此时的Teradata，从技术层面，已经从单纯的数据库产品提供商转型成了一个数据分析解决方案提供商。然而基于技术发展的本能所做出的改变，该如何让更多市场了解，如何让更多用户可以更容易地采用？

这一问题到了Vic Lund担任CEO后得到了解决。

“我们花了几个月的时间来搞清楚，我们应该做什么？最后，我们得出的结论是：我们给予企业级用户的解决方案，不能总是首先强调技术，而是要强调业务结果是由技术来驱动的。我们坚信，企业的未来都是基于数据分析上。”于是，在2016年的全球用户大会上，Teradata正式推出包括Teradata Everywhere。

在全新的Teradata技术和产品体积架构中，Teradata Everywhere是一切业务的基础和底层结构：

一方面，在产品层面，Teradata Everywhere的核心是Teradata Analytics Platform（Teradata分析平台），几乎涵盖了Teradata全部的核心产品：Teradata数据仓库软件、Aster高级分析引擎、Spark分析引擎、Deep Learning深度学习引擎以及客户自定义引擎；

另一方面，Teradata Everywhere也将Teradata Analytics Platform所具有的产品能力被解读为用户能力理解的：Analyze Anything（任意数据分析）、Deploy Anywhere（任意环境部署）、Buy Any Way（任意方式购买）和Move Anytime（任意时间迁移）。

“之前，我们使用的都是一些半结构化的数据再加上结构化的数据。现在我们所说的任意数据分析，是指Teradata的数据分析平台，支持所有通用的数据格式和用户自定义数据格式。” Oliver Ratzesberger，Teradata首席运营官，曾经在eBay担任过7年的信息主管，因此也曾经是Teradata的用户。

在“2018 Teradata大数据峰会”现场接受采访时，Oliver Ratzesberger强调，Teradata所有的核心能力都体现在Teradata分析平台的不同版本中，目前所有的不同版本的Teradata分析平台，都已经可以通过公有云、托管云、Teradata专有硬件、通用硬件虚拟化平台上等多种方式进行部署。而且新的基于订阅的软件授权，支持上述四种部署模式上任意迁移。

“我们希望可以帮助用户不要把太多的关注放在技术本身，例如如何来运行服务器、平台、软件包……而是要通过自身的业务需求和我们提供的专业咨询，将更多的关注放在如何改善业务的结果。” Oliver Ratzesberger认为Teradata新的产品架构和策略，实际上已经改变了过去几年，企业用户由于需要在IT层做出过多选择和判断，从而浪费掉的时间和注意力：“80%以上的企业用户希望能够通过Teradata分析平台这样一个’分析即服务’的方式，只需要把数据拿过来，把业务问题拿过来，而不用担心底层的一些基础架构，因为这是Teradata要专注去做的。”

从技术到业务，不仅是Teradata对自身业务的一次完整梳理，更是对于当下，异构化IT架构越来越负责，来自用户数字化转型需求日益旺盛的前提下，IT系统提供商面向市场所做出的一次积极回应。因此从某种程度上，Teradata Everywhere从而不仅将Teradata以往10年的技术积累，整合到了一个全新的产品组织战略框架当中；而且其也从企业级用户的应用角度，将极度专业化的技术描述，转化为更容易的商业需求，从而帮助企业级用户将关注的重点，从技术转移到了业务，从“选择哪些工具来做数据分析”转化到了“我该首先优化哪些业务环节”。

“领先的公司应该如何去适应或者采用一些新的技术和平台？虽然现在我们有了新兴的云计算、大数据、AI……但是对于非常多的公司来讲，他们现在仍然在苦苦挣扎于如何使技术转化为业务成果，如何将所有的业务需求，整合到技术平台上。”作为《感知型企业：数据驱动的商业决策演进》一书的作者之一，Oliver Ratzesberger认为未来的企业在应用数据方面，将根据业务模式的不同，对于数据应用将分为：敏捷数据平台、行为数据平台、协同思维平台、分析应用平台和自主决策平台。而所有的一切，都需要企业用户根据自身的业务特点来进行规划自身对于数据应用的未来。他甚至在书中预测，随着企业决策的自主化和自动化程度越来越高，最终企业的数据平台不仅能够事先预测，而且将更加具有“自我意识”和“感知”能力。

对于企业级用户来讲，完成转型后的Teradata，将以怎样的方式提供不同的价值呢？

“一言以蔽之，Teradata为用户提供的，就是分析即服务。” Teradata天睿公司大中华区总裁辛儿伦 (Aaron Hsin)在接受采访时一再强调。Teradata所谓的“服务”，不是传统意义上的咨询服务或者技术支持服务，而指的是一种给客户最终产生价值的成果，基于实现客户的业务场景和成果，所需要的创新的技术、方法、软硬件、技术支持和顾问服务等，是一个以业务为导向的“体系化”的解决方案。“我们首先会了解客户的业务成长战略目标是什么，然后我们会根据这些目标制定业务改进的措施。在根据用户需要的优先级排序，制定一个KPI。根据这个KPI，才会具体开始讨论方案的设计，需要什么的软件，需要什么的硬件，直至所谓整个IT支撑架构。这就是一个所谓的以支撑业务目的为导向、为核心，演进出来的方法论。”辛儿伦说。