每个行业产生和存储的数据量已经从数百TB激增到数百PB的规模。大量的关系型数据通常未被加载（offloaded），而有时甚至被丢弃。为实现分析，企业需要快速和轻松地访问详细的历史数据，而非数据样本。为满足这种需求，业内创造了新兴的SQL引擎集，但仍然不成熟，缺少性能、安全和全面的功能。相反，Teradata巨量数据专用平台可以利用低成本存储允许客户利用所有数据，无需牺牲分析的可靠性。
Teradata天睿公司实验室总裁Scott Gnau表示：“在Teradata巨量数据专用平台1700之前，那些寻求单位TB成本低于5000美元解决方案的客户，将不得不转向文件系统或者减配功能的解决方案。我们全新的平台突破了这一成本限制，同时能够提供最佳的SQL引擎用于大量的关系型数据分析。”
Teradata客户曾在Teradata巨量数据专用平台以及hadoop集群中完成了流行的基准测试Terasort。该基准测试的目标是用最快的速度完成单位TB数据的排序。Teradata巨量数据专用平台以低于20秒的速度完成了基准测试，而Hadoop集群则耗时60秒。尽管Hadoop集群拥有8倍于Teradata的服务器数量，但是Teradata的速度仍然快3倍。该基准证实了在数据排序中Teradata平台的性能优势。除了高性能，客户将从该数据库的高级功能中获益，而这些功能将适用于所有数据的复杂分析，包括：分析、安全、优化、索引以及工作负载管理。在评估解决方案的可行性中，上述例子重申了考虑交付成果的整体拥有成本（TCO）的重要性，而非廉价通用服务器的成本。
除了适用简单和复杂任务的极致性能，Teradata能帮助企业在更少的空间中保存更多的数据。在客户实际部署中，Teradata巨量数据专用平台较一般通用系统(commodity system)节约高达15倍的数据中心空间。此外，该平台还能扩展至存储556PB的压缩数据。
PayPal公司数据副总裁Sam Hamilton表示：“Teradata巨量数据专用平台1700改变了存储和处理数据的成本。除了Hadoop，PayPal使用了大规模的Teradata平台以高效分析结构化和半结构化数据，获得高价值的客户行为洞察力来支持我们的业务决策。”
Teradata巨量数据专用平台兼容通用的分析和业务智能应用，具备高性能，能够轻松处理商业用户提出的大数据分析查询。Teradata巨量数据专用平台配备Teradata数据库，属于企业级平台，能够提供Intelligent Memory、整合负载管理、最佳安全性、兼容ACID原则（原子性、一致性、独立性及持久性），并提供标准ANSI SQL兼容性（美国国家标准学会）等。
全新改进
Teradata巨量数据专用平台配备3TB的存储驱动器，成为更加经济的存储选项。同时，可选热备节点和冗余驱动器增强了系统可靠性，而改进的数据存储架构更好地保护了数据。该平台搭载2颗主频高达2.6GHz 的Intel? Xeon? Sandy Bridge 8核处理器，运行同其他Teradata平台相同的Novell? SUSE? Linux Enterprise Server 11软件。
