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Gartner: Teradata Recibe los puntajes más altos en cuatro casos de uso de Data Warehouse y Soluciones de almacenamiento y gestión de datos.

Nuevo Informe de Gartner sobre Capacidades Críticas: Teradata Recibe los puntajes más altos en cuatro casos de uso de Data Warehouse y Soluciones de almacenamiento y gestión de datos. La evaluación se basó en las respuestas de los clientes y las capacidades de los proveedores.

Gartner ha otorgado a Teradata Corp. (NYSE: TDC), compañía de análisis de grandes volúmenes de datos y aplicaciones de marketing, las calificaciones más altas para las cuatro categorías de uso de productos publicado en el reporte  “Critical Capabilities for Data Warehouse and Data Management Solutions for Analytics,” publicado el pasado mes de abril de 2015, por los analistas Mark A. Beyer y Roxane Edjlali.

Teradata es uno de los 16 proveedores de bases de datos evaluados en el nuevo reporte, el cual es complementario al Cuadrante Mágico para Data Warehouse y Soluciones de Manejo de Información para Analítica,(The Magic Quadrant for Data Warehouse and Data Management Solutions for Analytics) publicado en febrero del presente año, en el cual Teradata se posiciona como Líder de Mercado.

El año anterior, la investigación de Capacidades Críticas estuvo basada exclusivamente en la experiencia del cliente, mientras que en la revisión de este año, Gartner extendió las definiciones de capacidad considerando tanto la retroalimentación de los clientes, como las capacidades de proveedores específicos. Las capacidades críticas tomadas en cuenta en el 2015 evalúan cuatro casos de uso:

  • Data Warehouse tradicional – Este caso de uso involucra el manejo de información histórica que proviene de varias fuentes estructuradas. Los datos son básicamente descargados y cargados de forma masiva. El caso de uso de data warehouse tradicional puede manejar largos volúmenes de información y es ante todo utilizado para reportes estándar y cuadros de mando. En menor medida, es utilizado para libre consulta y minería o consultas operativas. Esto requiere altas capacidades de  disponibilidad de sistema, administración y manejo, dadas las capacidades mixtas de carga de trabajo para consultas y un desglose de las habilidades del usuario.
  • Data Warehouse operativo – Este caso de uso maneja información estructurada que es cargada continuamente en apoyo de análisis integrados a aplicaciones, almacenamiento de datos en tiempo real y depósitos de datos operacionales. Este caso de uso apoya principalmente informes y consultas automatizadas para atender necesidades operativas y requerirá capacidades de alta disponibilidad y de recuperación de desastres para responder las necesidades operativas. El manejo de diferentes tipos de usuarios o cargas de trabajo, como consultas “ad hoc querying” y minería, serán de menor importancia en tanto el principal motor es lograr la excelencia operativa.
  • Data Warehouse Lógico – Este caso de uso requiere manejar variedad y volumen de datos estructurados y otros tipos de contenido de datos. Además de la información estructurada proveniente de aplicaciones transaccionales, este caso de uso incluye otro tipo de contenido de datos como datos de máquina, documentos de texto, imágenes y videos. Debido a que los tipos de contenido adicional pueden manejar largos volúmenes de datos, esto último es un criterio importante. Un data warehouse lógico es también requerido para responder diversas capacidades de consulta y dar soporte a diversas habilidades de usuarios. Este caso de uso apoya consultas alcanzando a otras fuentes que no sean solamente la DW DBMS (Data Warehouse Database Management Systems).
  • Data Warehouse de Contexto-Independiente  Esto declara nuevos valores de datos, variantes de formulario de datos así como nuevas relaciones. Apoya en la búsqueda de gráficos y otras capacidades avanzadas para descubrir nuevos modelos de información. Este caso de uso es primordialmente utilizado para el apoyo de consultas de forma libre para el pronóstico, modelado predictivo u otros estilos de minería, así como consultas apoyadas de múltiples tipos de datos y fuentes. El mismo no tiene requisitos operacionales ni usuarios avanzados, como científicos de datos o analistas de negocios, resultando en consultas libres a través de múltiples tipos de datos potenciales.

Además, Gartner evalúa 10 de las capacidades funcionales más importantes que son requeridas para apoyar los cuatro principales casos de uso identificados.

“Invitamos a todo CIO, ejecutivo TI y analista de base de datos de cada industria que examine este informe en el momento de tomar decisiones de inversión correspondientes al análisis de big data,” dijo Hermann Wimmer, Co-Presidente de Teradata. “Este importante reporte provee perspectivas que conducen a ahorros económicos significativos y a la mejor decisión posible en relación al análisis de big data y la estrategia de negocios – lo cual nosotros creemos que empieza con el liderazgo de pensamiento y madurez de nuestra  Arquitectura Unificada de Datos Teradata®™ — el primer ecosistema analítico que entrega lo que Gartner define como data warehouse lógico.”

El Nuevo reporte llega cuando Teradata ha introducido innovaciones en manejo de datos, incluyendo:

“En tanto las compañías enfrentan una mayor publicidad de Mercado y la complejidad en el análisis de big data, las capacidades críticas evaluadas en el nuevo reporte de Gartner proporcionan un marco y servicio valiosos” dijo Chris Twogood, Vicepresidente de Marketing de Teradata Labs. “Junto a nuestros portafolios  Unified Data Architecture™, Teradata Aster y Hadoop, consideramos que nuestras altas calificaciones a lo largo de todas las categorías de los cuatro casos de uso subrayan el poder, rendimiento y retorno de inversión que las compañías pueden esperar cuando recurren a Teradata para un asesoramiento confiable.”

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