×
Данные под контролем

Развитие Интернета вещей и программного обеспечения с открытым кодом коренным образом изменило подходы к сбору и обработке данных. Генеральный директор компании Teradata в России Андрей Алексеенко рассказал редактору журнала "Стандарт" Ксении Прудниковой об актуальных направлениях в области аналитики и о наиболее перспективных ее потребителях.

 

- Аналитика – ​ключевое направление бизнеса Teradata. Какие тренды и инновации в этой сфере определяют развитие продуктового портфеля компании на текущем этапе?

 

- Teradata является многолетним лидером в области сбора и анализа данных, компания развивает эти направления с момента основания, то есть более трех десятков лет. Серьезные изменения в нашей деятельности в последние годы вызваны появлением прорывных технологий, таких как Hadoop и программное обеспечение (ПО) с открытым кодом. В результате их развития инструменты сбора и хранения данных стали доступны для компаний из любых отраслей. Произошла "демократизация" хранения, которую можно сравнить с революцией. Teradata в сложившейся ситуации занимает сильную позицию: имея богатый опыт работы с данными, мы предлагаем разработки, дополняющие наши основные решения. Новые продукты совместимы с Hadoop и открытым ПО, их легко интегрировать с IoT, создавать на их базе программно определяемые хранилища данных. Помимо самих программных решений мы создали группы по консалтингу, которые помогают заказчику правильно использовать и получать выгоду от применения инновационных технологий, а не только продуктов Teradata. Мы видим себя в роли интегратора в широком смысле слова: и технологического, и консалтингового.

 

- Что представляет собой программно определяемое хранилище данных? Какие задачи оно позволяет решать и какие разработки в данной области предлагает ваша компания?

 

- В отрасли большее распространение получил термин "логическое хранилище данных". Его концепция подразумевает, что для решения аналитических задач компании должны использовать разные технологии, создавая на их базе общую инфраструктуру, позволяющую максимально быстро и эффективно добиваться лучших результатов. В один момент нужно из массы разрозненных данных собрать базовый отчет, в другой – ​обеспечить соответствие условиям соглашения об уровне обслуживания (SLA). Используемые для решения этих задач компоненты могут работать на базе разных технологий, но при этом должны быть связаны между собой.