La stratégie de Teradata prend du sens. Le spécialiste du big data et de l’analytique prend une longueur d’avance sur ses concurrents Oracle, IBM et Pivotal en permettant la reproduction graphique de l’influence qui se dessine entre personnes et produits d’une entreprise. Pour cela, Teradata use de sa technologie SQL-GR qu’il met à profit depuis l’année dernière.

Concrètement, cette avancée dans les différentes interactions possibles du big data et de l’analytique se traduit par le lancement simultané de deux technologies. La première d’entre elles est Connection Analytics, fonction d’analyse de l’influence qui a lieu entre personnes et objets, réutilisable par exemple dans un cadre marketing entreprenarial.

Connection Analytics fait appel à l’apprentissage machine, que des pointures de l’analytique – comme le concurrent Watson – surveillent de près.

Le data mining, précurseur du big data, se voit aussi réapproprié par Teradata pour donner une vue sur les rapports “personnes/objets” réutilisables in fine par le service marketing d’une entreprise.

À cette technologie sur laquelle planche Teradata s’ajoute Intelligent Memory, une fonction de segmentation de la mémoire utilisée pour des traitements analytiques sur bases de données Teradata. Elle découpe les requêtes métiers au moyen d’algorithmes qui agissent sur les ressources processeurs d’appliances physiques de calcul, celles que Teradata avait acquises en absorbant, en 2011, la startup californienne Aster qui officiait à l’époque dans l’entrepôt de données.