Muchas empresas se han dado cuenta que los conjuntos de datos empresariales son ahora tan voluminosos que no pueden caber siquiera en los Data Warehouses más grandes. Ahora las compañías que corren estos almacenes de datos tienen un proceso tipo Big Data gracias a un esfuerzo combinado entre la empresa proveedora de sistemas de analítica Teradata y MapR, empresa proveedora de distribuciones Apache Hadoop.

La alianza apunta a permitir a los usuarios de sistemas basados en la Teradata Unified Data Architecture utilizar la distribución de MapR para el procesamiento distribuido de Big Data.

Al combinar las herramientas de control y el soporte de Teradata con una distribución Hadoop adaptada para uso comercial como la de MapR, se ofrece a las organizaciones una forma potencialmente sencilla de incorporar el análisis de big data en sus operaciones, sin los dolores de cabeza administrativos que representan configurar y correr Hadoop desde cero, sostuvo Teradata.

La alianza también beneficiará a docenas de empresas que ya se encuentran utilizando tanto MapR como Teradata.

El software de Teradata, como el Teradata QueryGrid y Teradata Loom, diseñados para orquestar procesos de trabajo, funcionará con el software de MapR. Para que la integración funcione, Teradata ha preparado un conector para MapR. Éste permite a las organizaciones que tienen QueryGrid usar MapR para procesar datos provenientes de las bases de datos de Teradata y otras fuentes.

Las dos compañías también han reconciliado sus hojas de ruta para que sus respectivos productos puedan continuar integrándose unos con otros.

Teradata proporcionará soporte técnico para sus clientes que usan MapR. La compañía también ofrecerá servicios de consultoría para ayudar a los clientes a configurar sus distribuciones Hadoop, preparar los datos para el análisis Hadoop y desarrollar un conjunto de herramientas de análisis.

Joab Jackson, IDG News Service