Teradata Vantage, the platform for Pervasive Data Intelligence

Cut through the complexity and partial answers of traditional analytics with the only platform designed for Pervasive Data Intelligence.

Softwarekomponenten

Teradata SQL-Engine

Teradata Vantage nutzt die Teradata SQL-Engine, die eine große Bandbreite von Analysefunktionen umfasst und Descriptive Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics anhand integrierter Daten ermöglicht. Die SQL-Engine ist so leistungsstark, dass Sie Ihnen ermöglicht, komplexe Analysen und Analysealgorithmen zu implementieren. Dabei bleibt sie aber für Sie unkompliziert, denn Sie nutzen eine einfache, intuitive SQL-Sprache, die häufig verwendet wird und mit Ihren bevorzugten Analytics Tools kompatibel ist.

Die Teradata Datenbank, für die Parallelverarbeitung entworfen, ist der Kern der Teradata SQL Engine. Dank der patentierten massiv-parallelen Verarbeitungsarchitektur (MPP) der Datenbank können auf Vantage komplexe Analyseworkloads aufgegliedert und auf mehrere parallele Prozesse verteilt werden, die mit der größtmöglichen Effizienz ablaufen. Das ist das Fundament für die lineare Skalierbarkeit von Teradata Vantage, die klein anfangen und zu einem geschäftskritischen Analysesystem auf Enterprise-Niveau heranwachsen kann.

Engine für maschinelles Lernen Teradata Vantage enthält eine Engine für maschinelles Lernen, mit der Data Scientists leistungsstarke und sehr aussagefähige Funktionen für maschinelles Lernen schreiben können. Teradata bietet zusätzlich mehr als 180 vordefinierte Analysefunktionen, mit denen Sie multistrukturierte Daten transformieren, vorbereiten, analysieren und visualisieren können. Das deckt eine große Anzahl von geschäftlichen Anwendungsfällen ab, darunter Kundenabwanderung, Kaufpfad, Marketingzuordnung, Produktaffinität, Betrug und Marketingoptimierung. Besuchen Sie für mehr Informationen zur Engine für maschinelles Lernen unsere Community für Datenwissenschaften.
Graph-Engine Teradata Vantage umfasst eine native Graph-Processing-Engine für Graph-Analysen, die Beziehungen zwischen Personen, Produkten und Prozessen identifizieren und messen. Teradata stellt zusätzlich vordefinierte Graph-Analysefunktionen bereit. So wird es einfach mit unserer Vantage, komplexe Business-Probleme wie die Analyse von sozialen Netzwerken/Beeinflussern, Betrugserkennung, Lieferkettenmanagement, Netzwerkanalyse, Bedrohungserkennung und Geldwäsche zu lösen. Besuchen Sie für mehr Informationen zur Graph-Engine unsere Community für Datenwissenschaften.
Analytics Tools und Sprachen Teradata Analytics Platform unterstützt R, Python, Teradata Studio, Jupyter, RStudio und jedes SQL-basierte Tool. Die Analyseplattform verbessert die Benutzererfahrung und stellt eine niedrige Lernkurve für die gesamte Analysecommunity sicher, indem sie die bevorzugten Analytics Tools und Sprachen von Benutzern unterstützt und die Bedürfnisse einer großen Gruppe von Benutzern abdeckt – von Data Scientists über Techniker bis hin zu Geschäftsanwendern.

Unsere APIs und Konnektoren sorgen für eine nahtlose Verbindung der verschiedenen Sprachen und Tools mit Teradata Analytics Platform. Jedes Analytics Tool wird durch Plug-Ins, Erweiterungen und Konnektoren unterstützt.
Datenspeicher Teradata Analytics Platform greift auf einen Datenspeicher zu, in dem die konsolidierten Daten eine einheitliche Sicht auf das Geschäft bieten. Das heißt, dass Sie schneller und günstiger intelligentere Entscheidungen treffen können und Antworten auf bisher unbeantwortete Fragen erhalten. 

Teradata Analytics Platform nutzt Teradata Datenbank als Datenspeicher.  Sie können somit relationale Tabellen mit einem Zeilen-, Spalten- oder hybriden physischen Layout speichern und so von maximaler Flexibilität für Ihre Datenspeicherstrategie profitieren. Durch die automatische, gleichmäßige Verteilung auf die Prozessoren wird bei jeder Ausrichtung ein schneller Zugriff auf die Daten sichergestellt. Die Datenbank kann zudem multistrukturierte Daten – zum Beispiel JSON, BSON, XML, CSV und AVRO – systemeigen speichern, ebenso wie moderne Datenformate wie geobezogene, temporale sowie Zeitreihendatenformate.    
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