• Teradata® QueryGrid™

    Data Fabric mit nahtlosen, systemübergreifenden Analysen für die Teradata Unified Data Architecture™

    Optimieren, vereinfachen und koordinieren Sie die Verarbeitung für die unterschiedlichsten Workload-spezifischen Verarbeitungs-Engines      


  • Teradata QueryGrid

    Integrierte Verarbeitung

    Teradata QueryGrid™ bietet Ihrem Unternehmen eine nahtlose Data Fabric mit allen Daten und Analytical Engines, sodass Analysevorgänge reibungslos durchgeführt werden können. Benutzer können mit spezialisierten Verarbeitungs-Engines, die eine kohärente Analyseumgebung erzeugen, den maximalen Wert aus den Daten herausholen.

    Durch die transparente Nutzung der kombinierten Leistung mehrerer Analyse-Engines für die Behandlung von Unternehmensfragen stellt Teradata QueryGrid die umfassendste Analyselösung für Unternehmen dar.

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    Nahtloser Nutzerzugang

    Teradata QueryGrid™ stellt einen einzigartigen Ansatz für systemübergreifende Analysen dar, da Benutzer über SQL einen eigenständigen, nahtlosen Zugriff auf alle Daten und Analysen haben. Die Benutzer können ihre vorhandenen SQL-Kenntnisse und -Tools einsetzen, sodass eine ganz neue Klasse von Analysen entsteht, die ohne erneute Schulungen durchgeführt werden können.

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    Optimierte Analyseumgebung

    Mit Teradata QueryGrid™ können Sie die Nutzung Ihrer Analysesysteme mithilfe der plattformübergreifenden „Push-Down-Verarbeitung“ automatisieren und optimieren.

    • Reduzieren von Datentransfers durch die Verarbeitung von Daten an ihrem Speicherort
    • Minimieren der Datenduplikation
    • Transparentes Automatisieren der analytischen Verarbeitung und des Datentransfers zwischen Systemen
    • Einfache bidirektionale Datentransfers

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    Integrierte Verarbeitung

    Nutzen Sie Ihre Analysesysteme optimal, indem sie deren Leistung ohne administrativen Aufwand integrieren und ausschöpfen. Mit Teradata QueryGrid™ können Sie die Analyseleistung und den Wert der Teradata Datenbank, der Teradata Aster Database, von Open-Source-Hadoop, der Oracle-Datenbank und von leistungsstarken Sprachen wie SAS, Perl, Python, Ruby und R nutzen.

    Der adaptive Optimizer der Teradata Datenbank sorgt für Hochleistungsabfragen auf Daten anderer Quellen, während spezielle Funktionen der Teradata Unified Data Architecture, wie z. B. das Übergeben von Workload-Prioritäten, vorhandene Ressourcen optimal ausnutzen.

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  • „Teradata hat die Integration in Hadoop und HCatalog mit Aster SQL-H beispielhaft vorangetrieben, damit Kunden umfassende Analysen direkt auf großen Datenmengen in Hadoop durchführen können.“

    Ari Zilka

    CTO bei Hortonworks

    KUNDENPORTRÄT

    Ein neuer Trend bei Autoversicherungen ist die Telematik. Eine kleine Box sammelt Daten zum Fahrverhalten und überträgt diese Daten an das Versicherungsunternehmen. Das Unternehmen ermittelt dann das Risiko dieses individuellen Fahrverhaltens und kann die Versicherungsprämien entsprechend festsetzen. Die in großen Mengen gesammelten Telematikdaten können in Hadoop gespeichert werden. Ein Analyst kann die Aster Database für eine Pfadanalyse der Telematikdaten nutzen, um zu ermitteln, welches Fahrverhalten mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem Unfall führt, wie z. B. häufige starke Bremsmanöver vor plötzlichen Fahrspurwechseln.  Nach dem Identifizieren können diese Muster zur Analyse in die Teradata Datenbank geladen werden.  Der Analyst kann dann eine Abfrage für die Teradata Datenbank schreiben, mit der eine gefilterte Teilmenge der Telematikdaten aus Hadoop in die Datenbank verschoben wird, um eine Analyse anhand dieser Muster vorzunehmen und die Fahrer mit dem höchsten Risiko zu ermitteln. Die Risikoinformationen werden mit Kundendaten in der Datenbank verknüpft, um zu prüfen, ob ein Fahrer ein Standard- oder Premiumkunde ist, und der Analyst kann dann Empfehlungen zur Anpassung der Versicherungsprämien geben.