宋辰

大数据分析工具与技术层出不穷，不同类型的数据需要在各类工具与技术、不同语言、数据格式、用户界面，甚至不同系统之间切换。

当前分析环境下，大多数用户的分析需求迥然不同。由于需求各异，导致各种分析工具与方案激增，造成成本高企而且相互孤立。

影响商业与住宅连续可靠供电的零部件故障预测需要分析并监测不同数据源的数据。这些数据源包括天气、供电控制、断电、变压器和智能电表、用电等数据以及位置等资产信息。分析这些不同类型的数据可能需要各类工具与技术，要求分析师在不同语言、数据格式、用户界面以及完全不同的系统之间切换，并将相关数据在多个系统之间整合迁移。

“客户企业业务模式的演变速度比以往任何时候更迅速，因此，他们必须依托于灵活的数据和分析，才能够满足业务模式的快速变化，来激发数据资产，产生更大的潜能。”Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦在采访中对《计算机世界》记者表示。

如今，数据是企业重要资产的理念已经深入人心，很多企业为了增加竞争优势。不同结构、各种不同元素的数据越来越多，企业都希望基于他们的业务需求从这些多元化的数据里产生更多的业务洞察。

企業需要更广泛的部署选项，因为可能选择的某一个厂家的部署是有限制性的，而且不能够具有一致性，很可能就变成是一种短期的投资。这导致当他需要更延伸的需求时，需要重复投资。……