在过去几年里，Teradata公司已经把它的产品家族进行了扩展，包括一系列数据仓库应用设备。就在最近，最新增加的产品“Teradata极限性能应用设备”(代号Blurr)发布了。该产品使用SSD(固态硬盘)存储，达到了非常可观的速度：每秒55000IOPs(每秒输入输出操作次数)。该产品的价格不会便宜，但是与传统转轮硬盘相比，你会得到两倍的性价比。

　　咋听之下，对Teradata来说，涉足这样一个领域显得很奇怪。因为Teradata已经在关于商业智能(BI)系统如何构建方面占据了稳定的市场地位。从非常广的范围来看，业界认为数据应该被提取到一个地方(数据中心)，用于特殊用途的数据子集应该被提取出来放到数据集市，然后被合计，并做有价值的分析。这就是所谓的“星形拓扑”模型，数据集市形成了星形的各轴线。Teradata交付相同功能用的这种方法几乎是独一无二的：该公司认为所有数据应该放到一个地方，众所周知称之为“企业数据仓库(EDW)”，在那里应该有关系型存储和所有分析难题以该中心存储为背景运行。这一方法带来了巨大的好处：它使得向实时分析靠近更容易了，而且它使得Teradata可以实现它的“活动数据仓库”，在活动数据仓库中，商业智能不只可以被用于简单分析已发生的事务，而且可以报告即将发生的事务。例如，他可以被用于在销售产生时，判断给定销售是虚假销售的可能性。这种模式的一个重要特征是：没有数据集市。

　　那么围绕数据集市和数据仓库应用设备，Teradata的策略是什么呢?在最坏的情况下，可以看作是承认了该公司唯一的数据仓库模型根本就是有缺陷的。实际上，Teradata既提供数据集市也提供数据仓库应用设备的这一事实，在Teradata的经营背景下是完全合乎逻辑的。

　　至于为什么这些可选方案对Teradata的客户有利，有三个原因。第一个原因很简单，因为存在一些数据需要被分析，但是这些数据不应该放到企业数据仓库中。例如，企业数据仓库应该包含那些整体来看需要分析的业务数据(比如：客户，销量和员工数据)，而同时IT团队希望通过网络流量分析销量。理论上说，你不应该把网络流量数据(这些数据会是一个巨大的数据集)放到企业数据仓库中并运行分析。这样会对资源造成很大浪费，因为任何时候网络流量数据都只可能有IT团队对其感兴趣。所以远比这更有意义的是：使用企业数据仓库提供关于销量的真实反映，并把这些数据真实反映提取出来放进数据仓库，以此对组织的其他部分保持客户数据的连贯性。巨大的网络流量数据集也被加载到数据仓库软件产品中，IT部门的分析可以在不影响所有其他用户企业数据仓库性能的前提下得以继续进行。

　　第二个原因是成熟度。不是所有的Teradata客户达到了完全实施企业数据仓库的阶段。这些组织在向那一目标迈进的过程中，可能需要数据集市和数据仓库应用产品。

　　最后一个原因是政治原因。组织内的各部门坚持工作在竖井中，已经完全控制了“他们的”数据。这一需求可以通过实施一个数据仓库应用设备而被满足。

　　Teradata既提供了数据集市也提供了应用设备，因为存在一些企业有这些方面的需求，Teradata乐意提供这些产品。看起来Teradata不可能眼看着自己在销售数据仓库应用设备给非常小的公司，这一领域受到Cognitio和Greenplum的竞争(这两种产品很受小公司欢迎)。那些可能选择其他供应商的客户现在可以选择继续留在这家知名公司的阵地上，他们可能在将来选择Teradata的解决方案。