海睿思分享丨浅谈Teradata退出中国市场的原因，作为全球领先的数据仓
近期，知名数据仓库提供商Teradata宣布将退出中国市场，这一消息引起了不少人的关注。
作为全球领先的数据仓库解决方案提供商，Teradata的退出无疑将在中国市场留下一定的空缺。然而，对于中国厂商而言，这也是一次机遇。
1.Teradata退出中国市场的原因
Teradata退出中国市场并不是一个突然的决定。
自2019年以来，Teradata的中国市场份额一直在下降。在这一趋势下，Teradata采取了多种措施来保持竞争力，包括降低产品价格、推广云端解决方案等。
然而，这些措施并没有起到明显的效果，Teradata的中国业务持续亏损。
Teradata退出中国市场的原因可以总结为以下几点：
❖ 策略问题：Teradata在中国市场的销售策略并不成功，其对于国内市场的认知程度、市场布局以及渠道建设等方面存在问题。
❖ 价格策略问题：产品在中国市场上价格相对较高，这在一定程度上影响了其在国内市场上的销售。
Teradata的商业模式决定咨询服务以及一体机等定制化硬件销售占据较大比例营收，因此在商业化落地过程中，客户不得不应对硬件价格昂贵、产品品类单一以及技术服务占比较多等尖锐问题。
❖ 产品定位问题：Teradata的产品在中国市场上未能适应当地客户需求，这导致其在中国市场的竞争力较弱。
面对类似境遇遇到“水土不服”问题退出中国的，还有Salesforce、Tabluea等国外数据类产品服务商。
因此，多重因素的影响下，Teradata的衰退开始折射在不断下降的营收规模中。2022年，Teradata营收规模已由2011年的23.6亿美元下降到17.95亿美元，2022年全年营收同比减少6.4%；其中亚太及日本市场贡献营收2.92亿美元，同比减少11.5%。最终，Teradata决定退出中国市场。
2.对于中国厂商的机遇情况
Teradata退出中国市场，对于中国本土的数据仓库厂商来说，是一个难得的机遇。
中国市场巨大，数据仓库的需求不断增长。2020-2024年间，中国大数据相关技术与服务市场将实现19.0%的年均复合增长率，即2024年将达到209亿美元。到2024年，软件、硬件、服务三个细分市场在大数据市场中占比将各自趋近于三分之一，即大数据相关软件市场规模将达约70亿美元，其中数据仓库市场将达30~35亿美元，占全球市场的比例将提升到7%左右。
国内厂商可以通过填补Teradata留下的空缺来提高市场份额和竞争力，根据中金公司测算：大数据基础软件国产替代空间广阔，年均释放市场空间约150亿元。
此外，中国本土厂商在本地市场具有优势，他们更加了解本地市场的需求和行情，能够更好地提供定制化的解决方案。此外，他们还可以通过降低价格来吸引更多的客户，提高市场占有率。
在“数据仓库”领域，国产品牌除了诸如达梦、GBase之类的MPP数据库之外，还有类似阿里DataPhin、海睿思S-DW智能数仓这类通过可视化方式构建的数仓产品。
作为一款基于低代码理念构建的可视化数仓构建平台，OceanMind海睿思曾入选DAMA中国数据治理优秀产品奖以及中国企业IT最佳大数据湖仓一体方案提供商。
3.海睿思智能数仓提供的服务和能力
Teradata退出中国事件无疑让“数据仓库”这个名词热度急剧上升，当前很多企业已经建设了数据仓库，但由于大部分数仓都是以SQL、存储过程或ETL工具建设，导致数仓建设过程中存在以下几种问题：
❖ 数据接入难：通过数据库脚本或者定制程序方式接入数据为主，可视化程度低。业务系统数据表多，需要人工分析底层表结构，工作量大，耗时久。
❖ 数据标准弱：缺乏数据标准管理工具，通常以口头约定、规范文档方式进行管理，实际执行落地情况较差。
❖ 模型构建不可见：数据模型构建只有理论指导，缺乏工具产品约束数据仓库开发人员，模型落地难。数据开发以SQL脚本和存储过程方式为主，可读性差，维护困难。
❖ 数据应用弱：数据模型体量大，无可视化血缘管理能力。通常以SQL方式搜索数据，缺乏全局、智能的可视化搜索能力。
❖ 数据管理缺失：以日志管理，系统运维为主，缺乏数据质量问题，数据加工问题，以及数据全链路跟踪等运维管理能力。
海睿思S-DW智能数仓就是为了解决上述问题而研发的一款产品。
在架构上，通过提供30+种数据源一键接入，主流ERP系统数据智能接入&标准化，为数仓构建做好数据的前期准备工作。
产品融合维度建模理论，全程引导式、可视化完成数仓分层构建，替代SQL语句开发模式，极大降低数仓开发门槛。
导图式数据地图将数仓数据资源逐层展开，数仓结构、数据勾稽关系及数据详情一目了然。
完备的数据质量管理、任务调度管理、运维监控管理、数据安全管理，助力数仓项目的规范化高效运营。
通过构建海睿思智能数仓可对企业带来的提升如下：
❖ 更容易理解和维护：
可视化方式通过图形化的界面和可视化的操作，让非技术人员也能够理解数据仓库的结构和逻辑，同时也让技术人员更容易理解和维护数据仓库。
❖ 更快速的开发和部署：
使用可视化工具能够更快地完成数据仓库的开发和部署，尤其是对于那些不熟悉SQL的用户，他们可以通过可视化工具轻松地创建和管理数据仓库。
❖ 更高的灵活性：
可视化方式的数据仓库具有更高的灵活性，因为它可以快速响应不同的数据需求和变化，支持快速更改和迭代。
❖ 更高的可扩展性：
可视化方式的数据仓库也更容易扩展，因为它可以通过地图的引导式操作来增加新的表和字段，而无需手动编写SQL语句。
❖ 更好的可视化效果：
使用可视化工具可以更方便地生成报表和可视化图表，使得数据更容易被理解和使用，同时也可以更好地支持数据分析和决策。
4.总结
一方面，像teradata这样的巨头的撤出意味着多元产品竞争格局出现，这将成为推动技术迭代的源动力。
另一方面，国内数据库厂商在Teradata离开后将有更多的产品实践和落地机会，有效反哺技术创新发展。
Teradata的离开，或将助推国产数据仓库的发展，从审慎中走向加速，我们拭目以待！