競合について
谷川：今回、OracleやMicrosoftなど、汎用的なデータベースを提供する総合ベンダーがデータウェアハウス市場に本格参入してきました。彼らに対し、データウェアハウス専業ベンダーとしての強みはどんなところにありますか。
コーラ－氏：Teradataは、1979年からデータウェアハウスに特化したビジネスを行っています。OracleやIBM、InformixやSybaseなども、だいたい同じころに設立されました。他のベンダーはOLTPの処理が主流のデータベースであり、Teradataだけが意思決定支援を専門にサポートするアーキテクチャデザインを施し、それが現在のデータウェアハウスへと進化しています。つまり、アーキテクチャももちろん、企業としてのDNAそのものが他社とは異なっているのです。
基本的に、OracleやMicrosoftのアーキテクチャはOLTPとデータウェアハウスのワークロードがミックスすることになります。
これに対しTeradataは、データウェアハウスに特化しています。そして、明らかに実証できるのは、Teradataはリニアに拡張できることです。ユーザー数も同時数十万というアクセスに対し、複数のアプリケーションを稼動させられます。すでに30ペタバイトのデータを保有しており、日々100テラバイトのデータが増える顧客もいます。そのような顧客ではOLTPとデータウェアハウスを一緒にするのは現実的ではない。そうなるとどうしてもOLTPからデータウェアハウスへのローディングに時間がかかる。
これに対しTeradataは、リアルタイムに近いデータを使い、それと過去の履歴データを合わせて分析に活用するアプローチで対応しています。
もう1つのポイントは、「Big data」という用語について、いまはまだ市場が混乱している状況にあることです。そのような中で、テラデータは構造化されたデータについてはこれまでもずっとBig dataを扱ってきた経験があります。その上で多構造化（Multi Structure）データを扱うのです。今後は各種センサーなどさまざまなソースからデータを大量に収集し、それを分析することになります。これはTeradataにとっては、新たなチャンスであり、グラフ分析、パターン分析など新たな機能強化にも積極的に取り組んでいます。
また、Big dataを扱う上で必要となる、多構造化データ処理に実績あるAster Data Systems社を買収しました。同社の技術で、構造化クエリー言語SQL-MapReduceを用い、SQLとMapReduceを独自の仕組みで密接に統合することができます。現状ではHadoopやMapReduceを活用したBig dataの分析は、一部の大規模なEビジネスカンパニーだけに限られています。これらを扱うには、高度なスキルを持った人材が必要だからです。Aster Data Systemsの技術を市場に提供することで、近い将来、さまざまな企業がBig Dataを活用できるようになると考えています。
