对今天的企业来说，大数据分析已经成为生死攸关的选择。我们分析一些着名的供应商，从hadoop创业者到传统的数据库市场参与者。
Teradata实现了统一的大数据架构
分析数据库管理系统:Teradata、TeradataAster
内存数据库管理系统:虽然并不是一个内存数据库管理系统，但Teradata智能存储监视器仍实现了对最热数据的查询，并且自动将这些数据送至可用的最快速存储层，附带一些选项，包括RAM（随机存取存储器）、flash、SSD，以及不同速度的传统旋转磁盘。
流分析选项:无
Hadoop分布式系统:代售并支持Hortonworks数据平台
硬件/软件系统:Teradata和TeradataAster是集成的软硬件系统。Hadoop由两个Teradata组件和标准的Dell配置来支持。
Teradata进入大数据时代，总是要吹嘘其最长的PB级企业数据仓库（EDW）供应商客户名单。公司花了两三年时间才接受SQL无法满足所有需求这个事实，2011年它获得了AsterData，2012年与Hortonworks结成合作伙伴，这样它就能建构一个称之为统一数据架构（UDA）的 平台。
Teradata数据库管理系统处于统一数据架构（UDA）的核心位置，支持为满足生产商业智能和分析需求而设计的企业数据仓库（EDWs）和数据集 市。选项则包括了SQL和不同的内部数据库分析选项，以及对SAS的广泛支持。公司把这个数据库管理系统置于混合行列压缩性能和一个智能存储功能的中心， 以实现RAM、SSDs、flash和不同速度旋转磁盘的快速查询。
Aster是UDA的数据发现平台，一个专为每日搜寻结构化和多结构化（点击流量、社交或机器）数据而设计的小型、临时数据库。分析选项包括SQL、 SQL-MapReduce和SQL图表分析。Hadoop是大规模、低成本存储的选择，来自这个库的数据子集可以被拷贝进TeradataAster， 或者用SQL-H（公司的Hadoop上SQL查询功能选项）抽取到Teradata里。
像Cloudera这样的Hadoop支持者会认为成本和规模优势将引导客户做更多的分析，包括Hadoop上的SQL功能、图表分析，当然，还有 MapReduce。Teradata一直很关注建立SQL友好的方式-以及Hadoop工具的非相关特质和开发者们的语言，以保持Teradata的结 构化数据分析和TeradataAster的变量数据分析。Hadoop越流行、越得力、越好用，独立的数据发现平台就将越少受人关注。无论如何，对很多大型的、业绩驱动的公司来说，核心的Teradata数据库管理系统将持续成为数据管理的基石。
