Une structure de données optimisée par Teradata QueryGrid pour une gestion transparente des écosystèmes analytiques


Rédigé par Communiqué de Teradata le 21 Octobre 2014

Les utilisateurs tirent le meilleur parti du Big Data, accessible sur l'ensemble du périmètre d'une organisation



Teradata Corp. (NYSE: TDC), le spécialiste de l'analyse Big Data et des applications marketing, annonce une structure de données (data fabric) proposée par Teradata® QueryGrid™ pour gérer les écosystèmes de traitement analytique associant de multiples solutions. Cette structure de données associe plusieurs fonctions de traitement analytique, entrepôts de données et systèmes hétérogènes pour offrir à l'utilisateur métier un environnement analytique homogène et intégré.

Force est de constater que les entreprises associent aujourd'hui différentes technologies au sein de leur système analytique et opérationnel, des technologies provenant de différents fournisseurs. Ces technologies, non intégrées, sont souvent considérées par les utilisateurs en tant que systèmes distincts. Les entreprises peinent ainsi à obtenir, en temps voulu, des réponses à leurs interrogations métiers, ce qui, in fine, obère leur productivité.

Teradata offre une structure homogène de données qui couvre de multiples systèmes : les entreprises ont ainsi le choix de leurs systèmes de fichiers, systèmes d'exploitation, types de données, moteurs analytiques et caractéristiques des systèmes. C'est cette flexibilité qui permet de répondre précisément à leurs besoins métiers. Teradata QueryGrid est la plateforme logicielle qui permet de déployer cette nouvelle structure de données. La solution gère l'exécution des requêtes qui utilisent plusieurs moteurs analytiques et entrepôts de données, de manière optimisée et sécurisée.

« Avec Teradata QueryGrid, les utilisateurs accèdent à leurs données via une structure unique de données, » explique Scott Gnau, Président de Teradata Labs. « Cette structure se focalise sur la nécessité d'apporter des réponses précises à des questions métiers, et non sur les processus informatiques et l'infrastructure sous-jacents. Les entreprises sont désormais invitées à tirer le meilleur parti d'un Big Data désormais accessible sur l'ensemble de leur périmètre organisationnel ».

Il devient possible d'intégrer de multiples systèmes pour n'en constituer qu'un seul grâce aux fonctions de Teradata QueryGrid, parmi lesquelles:

· Fonction Teradata Database à Teradata Database
Les entreprises tirent parti de la gamme des produits Teradata dédiés à la gestion de la charge de travail en associant de multiples systèmes pour répondre à leurs besoins de performances, de disponibilité et de création de valeur à partir des données. D'autre part, l'évolutivité de leur écosystème analytique est assurée de manière efficace et économique. Les systèmes Teradata collaborent ensemble pour optimiser les performances et assurer le respect des contrats de niveau de service, en répartissant les charges entre les systèmes. Les administrateurs et utilisateurs bénéficient d'une visibilité unifiée sur l'utilisation des ressources sur les différentes plateformes, grâce à un Explain plan et à d'autres outils classiques d'administration. L'environnement Teradata, multisystème, se gère néanmoins en tant que système unifié.

· Fonction Teradata Database à Teradata Aster Database
QueryGrid permet d'enrichir les fonctionnalités de Teradata Database en y intégrant celles de Teradata Aster, et notamment les fonctions nPath, Graph et Sessionize. Les utilisateurs de Teradata Database vont donc pouvoir appeler des fonctions d'Aster dans leur code SQL. En une seule commande, les utilisateurs peuvent exécuter parmi plus de 100 fonctions pré-intégrées de traitement analytique sur leurs données.

· Optimisation adaptative
Teradata Database active une fonction d'optimisation adaptative pour renforcer les performances lors de l'exécution de requêtes sur de multiples systèmes et environnements technologiques hétérogènes. Cette opération est réalisée en recueillant en temps réel les statistiques lorsque les résultats de requêtes sont retournés par les systèmes distants. Ces résultats sont associés au plan d'exécution de requête pour accélérer chaque requête, même en cas d'utilisation de données provenant de technologies différentes : base relationnelle Oracle, Hadoop ou base NoSQL MongoDB.

« Jusqu'à présent, il était particulièrement complexe pour les utilisateurs d'obtenir les données dont ils avaient besoin, ces données étant disséminées sur des systèmes distincts et cloisonnés », explique Richard Winter, CEO de WinterCorp. « Aujourd'hui, ces utilisateurs disposent d'une structure de données qui leur apporte des traitements analytiques pertinents, proposés en self-service, même si les données sont stockées dans de multiples bases de données ou clusters Hadoop. »

La structure de données sera disponible en fin d'année, à l'occasion des mises à jour de QueryGrid et de Teradata Database.



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