Die Geschwindigkeit bei großen Datensätzen ist der Hauptgrund, warum wir es verwenden. Wir führen täglich analytische Abfragen über zig Millionen von Zeilen aus. Vor Teradata würden diese Abfragen ablaufen oder zwanzig Minuten dauern. Jetzt sind die meisten in wenigen Sekunden fertig. Die parallele Verarbeitung geht mit dem Volumen anders um als reguläre Datenbanken. Das Hinzufügen weiterer Knoten steigert tatsächlich die Leistung, sodass Wachstum nicht zu Verlangsamungen führt. Wir haben unser Datenvolumen in zwei Jahren verdoppelt und die Abfragezeiten blieben gleich. Die Möglichkeit, Python-Analysen dort auszuführen, wo die Daten liegen, spart uns eine Menge Zeit. Unser Data-Science-Team musste früher Daten extrahieren, sie in separate Tools verschieben, Modelle ausführen und dann die Ergebnisse zurückbringen. Jetzt schreiben sie Skripte, die innerhalb von Teradata ausgeführt werden. Kein Verschieben von Daten, kein Sampling, kein Warten.

Teradata bietet die Sichtbarkeit und Skalierbarkeit, um riesige Datenmengen zu bewältigen und liefert eine sehr schnelle Abfrageleistung. Ich mag auch, dass es sowohl traditionelle Analysen als auch moderne KI-Workloads innerhalb einer einzigen Plattform unterstützt.

Ich habe in den letzten Monaten Teradata Vantage gelernt, und meine Erfahrung war bisher gut. Eine Sache, die besonders auffällt, ist die Fähigkeit, große Datenmengen mit guter Leistung und schneller Abfrageverarbeitung zu bewältigen. Beim Üben fand ich es nützlich für Analyse- und Berichtaufgaben, insbesondere beim Arbeiten mit strukturierten Daten. Ich mochte auch, dass es die Integration mit verschiedenen Tools unterstützt, was das Datenmanagement und die Arbeitsabläufe bequemer macht.