Teradata Analytics a été dévoilée cette semaine lors de la conférence annuelle des partenaires de l’éditeur à Anaheim (22 au 26 octobre), en Californie. En guise de présentation, le chef de produit de Teradata, Oliver Ratzesberger, a déclaré : « Nous passons d'une base de données à une plate-forme analytique moderne qui donne accès aux meilleures fonctions et références analytiques, aux outils et aux langages les plus adaptés aux types de données et aux formes de stockage ». La plate-forme doit répondre à la prolifération des déploiements d'outils d’analyse qui tendent à créer des silos dans les entreprises.

L’éditeur propose ainsi une plate-forme flexible intégrant des systèmes divers dans un environnement de traitement unique. En particulier, Teradata Analytics prend en charge divers formats de données dans le même écosystème et permet aux utilisateurs de basculer entre les interfaces et les outils, offrant ainsi une grande liberté dans le choix des modes d’analyse des données. La plateforme évite également de stocker les données sur plusieurs moteurs de données en redirigeant par des pipelines les analyses directement dans la plateforme. « Il faut neuf mois à la base de données cloud principale pour exécuter un million de requêtes pour un coût d'environ 600 000 dollars. La plate-forme Teradata Analytics réduit ce temps à dix minutes pour un coût inférieur à 60 dollars », a affirmé Oliver Ratzesberger.

TensorFlow bientôt intégré 

Pour commencer, la plateforme intégrera la technologie Teradata et celle d’Aster acquise en 2011 par le spécialiste du big data. Plus tard, l’entreprise ajoutera à sa plateforme des moteurs open source comme Apache Spark et le framework d'apprentissage machine TensorFlow afin d’offrir l'accès à une gamme étendue d'algorithmes, y compris ceux utilisés pour les domaines émergents de la science des données, deep learning notamment. Les types de données texte, géospatiales, CSV et JSON seront supportés, ainsi que les langages de programmation Python, R, SASA et SQL, et les outils d'analyse Jupyter, RStudio, KNIME et SAS.

Fondée en 1979, Teradata est le fruit de la collaboration entre le California Institute of Technology (Caltech) et Citibank qui voulaient « concevoir un système de gestion de base de données capable de faire travailler en parallèle de multiples processeurs pour supporter des services d’aide à la décision ». Si la société a conservé un intérêt particulier pour le secteur bancaire, elle s'est depuis élargie pour englober de nombreux secteurs. Teradata compte aujourd’hui parmi ses clients beaucoup d’entreprises que l’on retrouve régulièrement dans le Fortune 500. Ce sont par exemple des compagnies aériennes qui cherchent à optimiser leurs actifs, des centres d'appels qui veulent améliorer l'expérience client, des compagnies maritimes qui visent l'excellence opérationnelle et des constructeurs automobiles très axés sur l'innovation.

« Teradata Everywhere »

Avec sa plate-forme Teradata Analytics, le spécialiste du big data veut promouvoir une approche flexible de l'analyse qui permet aux clients de sauter d’une technologie à l’autre et d’explorer différentes options de déploiement pour s'adapter aux évolutions du marché sans être pieds et poings liés avec un fournisseur. Une stratégie baptisée « Teradata Everywhere ». « Teradata cherche à promouvoir l'agilité et la flexibilité des analyses de données partout où cela est possible, car les activités de nos clients évoluent », a déclaré Olivier Ratzesberger. « Cette stratégie du « partout » s’oppose à la stratégie « unique » de nos concurrents. Cette stratégie de l’« only » implique que les clients ne peuvent disposer de ces fonctionnalités uniquement sur site ou en s’abonnant aux offres cloud des fournisseurs. Et, entre nous, cela ne marche pas très bien dans le cloud public. Teradata Everywhere est très différent ».

Teradata affirme qu’elle est la seule entreprise d'analyse de données à offrir toutes les fonctionnalités quel que soit le mode de déploiement, depuis le cloud public jusqu’aux instances Teradata. Les clients peuvent choisir le type d’analyse de données qu'ils souhaitent et l'acheter en offre groupée, y souscrire sous forme d’abonnement ou l’utiliser en mode pay-as-you-go. La plate-forme Teradata Analytics est associée à toutes les offres et les clients peuvent changer à tout moment de déploiement en conservant leurs licences et leurs applications. 

De l’IA chez Teradata

Pour se démarquer encore plus de ses multiples concurrents, Teradata a également annoncé plusieurs produits axés sur l’intelligence artificielle. L’entreprise a ajouté à son catalogue IntelliSphere, une suite logicielle par abonnement qui combine dix outils Teradata sous une seule licence. « C’est une solution simple et flexible pour construire un écosystème analytique évolutif et rentable », a déclaré le chef de produit de Teradata. La dernière composante de ce package offre des fonctions d’intelligence artificielle (IA), de plus en plus recherchées aujourd’hui. L’outil combine quatre nouveaux services qui permettent aux grandes entreprises d’utiliser l’IA pour extraire plus de valeur de leur activité commerciale. Il a été développé par Think Big Analytics, une filiale de Teradata spécialisée dans les solutions Hadoop et Big Data. Ces services fournissent des avis et des recommandations sur le bon usage de l’intelligence artificielle en fonction des stratégies d'entreprise et une offre IA d'analyse en tant que service pour gérer les modèles d'IA, depuis le développement jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle. Ces services sont assortis de deux nouveaux accélérateurs de déploiement : Financial Crimes Accelerator, destiné à détecter les fraudes bancaires avec l’aide du deep learning, et AnalyticOps Accelerator pour faciliter la mise à l’échelle des modèles deep learning.