La rapidité sur de grands ensembles de données est la principale raison pour laquelle nous l'utilisons. Nous exécutons des requêtes analytiques sur des dizaines de millions de lignes chaque jour. Avant Teradata, ces requêtes expiraient ou prenaient vingt minutes. Maintenant, la plupart se terminent en quelques secondes. Le traitement parallèle gère le volume différemment des bases de données classiques. Ajouter plus de nœuds améliore réellement les performances, donc la croissance ne signifie pas des ralentissements. Nous avons doublé notre volume de données en deux ans et les temps de requête sont restés les mêmes. Pouvoir exécuter des analyses Python là où se trouvent les données nous fait gagner énormément de temps. Notre équipe de data science devait extraire les données, les déplacer vers des outils séparés, exécuter des modèles, puis ramener les résultats. Maintenant, ils écrivent des scripts qui s'exécutent à l'intérieur de Teradata. Pas de déplacement de données, pas d'échantillonnage, pas d'attente.

Teradata offre la visibilité et l'évolutivité nécessaires pour gérer des volumes massifs de données, offrant des performances de requête très rapides. J'aime aussi le fait qu'il prenne en charge à la fois les analyses traditionnelles et les charges de travail modernes d'IA sur une seule plateforme.

J'apprends Teradata Vantage depuis quelques mois, et mon expérience a été bonne jusqu'à présent. Une chose qui se démarque est sa capacité à gérer de grandes quantités de données avec de bonnes performances et un traitement des requêtes plus rapide. En pratiquant, je l'ai trouvé utile pour les tâches d'analyse et de reporting, surtout lorsque je travaille avec des données structurées. J'ai également apprécié qu'il prenne en charge l'intégration avec différents outils, ce qui rend la gestion des données et les flux de travail plus pratiques.