El valor de la gestión de datos

Pivotal vs Teradata: qué ofrecen hoy y qué esperar de ellos mañana

Publicado el 16/06/14 4:00

¿Cómo elegir la visión que se quiere obtener sobre los grandes datos? ¿Qué opción interesa más a mi negocio? ¿Pivotal vsTeradata? Ésta es la pregunta que se plantean muchas empresas cuando no saben si les conviene más seguir al cobijo de Teradata, que les ha resuelto la papeleta durante años o décadas, proporcionándoles calidad en los procesos de analítica avanzada y poniendo soluciones a sus problemas de grandes datos; o si deben optar por alternativas más frescas, como Pivotal, que estructuran su visión en torno a Hadoop e insisten en que las oportunidades de big data y nuevas plataformas exigen nuevas herramientas.

Lo primero que hay que tener en cuenta es lo que se quiere conseguir. Normalmente, las necesidades big data tienen que ver con:

  •  Optimizar el aprovechamiento de las nuevas fuentes de datos.

  •  Obtener una visión más completa de los clientes.

  •  Mejorar la relación en la cadena de suministro.

  •  Ser capaces de proporcionar un producto o servicio mejorado e inmejorable.

  •  Aprovechar las oportunidades.

El problema es que, muchas veces, es difícil discernir entre las distintas propuestas y la cosa empeora cuando todo empieza a sonar parecido y no hay manera de resolver la cuestión Pivotal vs Teradata.

 

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Pivotal vs Teradata. Primer asalto: lo que Pivotal puede ofrecer a tu negocio

Pivotal aporta fiabilidad, disponibilidad y, también la conmutación por error y las interfaces estándar. Un paquete difícil de superar que además se complementa por algunas de sus principales características:

  • Combina las capacidades big data con el desarrollo de aplicaciones y la nube.

  • Se basa en la plataforma as a Service, (PaaS) Cloud Foundry y lo combina con la experiencia y el software de VMware.

  • Admite libremente el Gemfire XD, incluyendo Hadoop HBase (la base de datos NoSQL) y Spark (la opción in memory basada en Hadoop), preservando la libertad de decisión de los usuarios a la hora de seleccionar los componentes.

  • Entre sus últimas novedades, cuenta con Pivotal data Dispatch: una interfaz similar a iTunes pero aplicable al descubrimiento de datos en Hadoop y en otros almacenes de datos, que permite crear u marco de gestión formados por conjuntos de datos de interés.

 

Créditos fotográficos: gopivotal.com

 

Lo que ofrece Teradata. ¿Realmente existe el planteamiento Pivotal vs Teradata?

Teradata te permite hacer en su plataforma cualquier cosa que se te ocurra y, sin embargo, su principal ventaja es que te libera de cualquier atadura traducida como infraestructura, despliegue o cargas administrativas. Y además aporta:

  • La capacidad MapReduce de la plataforma de descubrimiento de datos Teradata Aster.

  • La analítica en escala que JSON (Java Script Object Notation ) hace posible, que permite monetizar el internet de las cosas.

  • Su propia nube, con una cualidad de despliegue que se caracteriza por su alta velocidad.

 

 

Créditos fotográficos: asterdata.com

 

Otra de las razones por las que muchos se deciden por esta alternativa es la necesidad de ganar en seguridad y control sobre los propios datos, algo que termina de inclinar la balanza hacia Teradata y su concepto de cloud privado y que va en claro detrimento de la propuesta Pivotal, que no contempla estas mesuras en su imaginario.

La elección es complicada y dependerá en gran medida de las expectativas a cubrir. Sin embargo, una perspectiva experta y objetiva siempre es un buen punto de partida. El Magic Quadrant de Gartner, líder de referencia en el sector, sigue apostando por Teradata en sus resultados de marzo de este año.

 

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