{"id":928,"date":"2014-11-13T00:00:00","date_gmt":"2014-11-12T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/entrevista-a-stephen-brobst-cto-de-teradata\/"},"modified":"2026-02-20T16:33:08","modified_gmt":"2026-02-20T15:33:08","slug":"entrevista-a-stephen-brobst-cto-de-teradata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/entrevistas\/entrevista-a-stephen-brobst-cto-de-teradata","title":{"rendered":"Entrevista a Stephen Brobst. CTO de Teradata"},"content":{"rendered":"

\u201cLas estrategias dependen de los proyectos y enfoques concretos de cada compa\u00f1\u00eda\u201d<\/em><\/p>\n

\u201cPara las grandes corporaciones con muchos datos sobre los que trabajar, \u2018cloud\u2019 es poco rentable desde el punto de vista econ\u00f3mico\u201d<\/em><\/p>\n

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Durante el desarrollo del evento Teradata Universe, pudimos compartir una animada conversaci\u00f3n con Stephen Brobst, CTO de Teradata, junto con otros medios de la prensa internacional. En esta charla salieron a relucir algunos de los temas de actualidad alrededor de BigData y el mundo de la anal\u00edtica de datos. Es un mundo cambiante y las compa\u00f1\u00edas tienen que estar preparadas para reaccionar. Tambi\u00e9n fue posible conocer la posici\u00f3n de la compa\u00f1\u00eda en el contexto de la competencia y en el de las tendencias tecnol\u00f3gicas del momento.<\/p>\n

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SCASC.- Teradata basa su negocio en \u2018appliances\u2019 alrededor de sus soluciones Active Data Warehouse. Pero hay tecnolog\u00edas como Hadoop o \u2018cloud computing\u2019 que tambi\u00e9n est\u00e1n ganando aceptaci\u00f3n. \u00bfC\u00f3mo se trabaja en Teradata para seguir siendo los mejores en su campo de aqu\u00ed a cinco a\u00f1os?<\/strong><\/p>\n

S.B.- En Estados Unidos ya ofrecemos servicios \u2018cloud\u2019 y es una de nuestras \u00e1reas de investigaci\u00f3n. Vemos las tecnolog\u00edas en la nube, sin embargo, como soluciones para compa\u00f1\u00edas peque\u00f1as y medianas. Para las grandes corporaciones con muchos datos sobre los que trabajar, \u2018cloud\u2019 es poco rentable desde el punto de vista econ\u00f3mico. Compa\u00f1\u00edas como Netflix son una excepci\u00f3n y, por decirlo de alg\u00fan modo, es nuestro m\u00e1s grande cliente PYME en la nube. En cualquier caso, no estamos ignorando esta estrategia. Cuando nos aproximamos a las soluciones \u2018cloud\u2019, sean p\u00fablicas o privadas, usamos una estrategia \u2018baremetal\u2019 en vez de gen\u00e9rica, donde un servidor un d\u00eda se usa para soluciones Teradata y otro d\u00eda se convierte en un servidor de impresi\u00f3n. Los \u2018appliances\u2019 siguen teniendo gran inter\u00e9s y son m\u00e1s efectivos a nivel de costes. En la pr\u00e1ctica no hay nada que impida que se usen otras aproximaciones en la implementaci\u00f3n de soluciones de Teradata y, por ejemplo, es posible desplegar soluciones de Teradata sobre Amazon EC2 (Elastic Computing 2). Eso s\u00ed, los costes de la capa de virtualizaci\u00f3n pueden ser poco interesantes comparados con los sistemas de tipo \u2018appliance\u2019.<\/p>\n

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SCASC.- Para un CIO en el momento actual, \u00bfqu\u00e9 estrategias se deber\u00edan adoptar ante fen\u00f3menos como el \u2018Internet Of Things\u2019?<\/strong><\/p>\n

S.B.- Es una respuesta muy dependiente de la industria. Todo es \u2018cloud\u2019 y todo es \u2018Internet of Things\u2019 hoy en d\u00eda. As\u00ed que las estrategias dependen de los proyectos y enfoques concretos de cada compa\u00f1\u00eda. Desde la perspectiva de los CIO, la pregunta que hay que hacerse es: \u00bfqu\u00e9 voy a hacer espec\u00edficamente para obtener valor a partir del Internet de las Cosas aplicado a mi negocio? Por ejemplo, para una empresa aseguradora de veh\u00edculos, IoT puede ser interesante de cara a detectar determinados h\u00e1bitos de conducci\u00f3n que beneficien a los clientes y paguen menos por su seguro si conducen de un modo predecible y responsable, o al contrario. En Gran Breta\u00f1a se han desplegado sistemas de captaci\u00f3n de datos de conducci\u00f3n usando \u2018smartphones\u2019, pero independientemente del resultado de cara a la compa\u00f1\u00eda de seguros, los conductores tienden a mejorar sus h\u00e1bitos de conducci\u00f3n cuando saben que est\u00e1n siendo monitorizados. Otro sector que se puede beneficiar del IoT es el del \u2018Oil and Gas\u2019 para analizar datos procedentes de prospecciones y as\u00ed decidir si es interesante o no explotar un yacimiento. Pero son ejemplos concretos en un \u00e1rea de infinidad de aplicaciones. Y los avances se van introduciendo a medida que se necesita. Sin ir m\u00e1s lejos, en Teradata15 se ha integrado la compatibilidad con JSON, que permite trabajar espec\u00edficamente con escenarios IoT, a partir de datos r\u00e1pidamente cambiantes y no necesariamente homog\u00e9neos.<\/p>\n

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SCASC.- Teradata tiene una comunidad de grandes clientes: banca, telcos, etc\u00e9tera. \u00bfHadoop para peque\u00f1as compa\u00f1\u00edas usando \u2018commodity hardware\u2019, tiene sentido.<\/strong><\/p>\n

S.B.- Una peque\u00f1a compa\u00f1\u00eda no tiene los recursos para implementar una soluci\u00f3n \u2018commodity\u2019. Trabajar con Open Source no es ni mucho menos gratis. Es como un cachorro que te regalan: el coste no es el cachorro, sino alimentarlo, vacunarlo, dedicarle tiempo, etc\u00e9tera. El punto a partir del cual una empresa puede permitirse trabajar con Teradata se reduce cuando entra en juego la nube. Pero implementar una nube de servicios de Teradata para cada pa\u00eds no es interesante. Otro tema es desplegar un sistema \u2018cloud\u2019 a nivel europeo que s\u00ed sea viable. El Reino Unido o Alemania son pa\u00edses en los cuales s\u00ed tendr\u00eda sentido pensar en desarrollar una nube para ellos, pero no todos los pa\u00edses son como UK y Alemania.<\/p>\n

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SCASC.- Poniendo en perspectiva las soluciones de Teradata, con un elevado coste, pero funcionando y probadas, as\u00ed como otras de car\u00e1cter abierto como Hadoop, pero complicadas y no totalmente contrastadas, \u00bfc\u00f3mo valora la validez de estos argumentos de cara a unos a\u00f1os?<\/strong><\/p>\n

S.B.- No se trata de caro o barato, sino del valor, del TCV (Total Contract Value). Hay casos en los que Hadoop es mejor que la tecnolog\u00eda de Teradata (voz, texto, etc\u00e9tera, no son amigables con SQL o sistemas relacionales). De todos modos, Hadoop ya es parte de la soluci\u00f3n unificada de Teradata. Para datos relacionales, es posible configurar sistemas Teradata con una dimensi\u00f3n econ\u00f3mica similar a la de Hadoop. Nuestra Arquitectura Unificada de Datos (UDA), consiste en elegir la tecnolog\u00eda adecuada para el problema que se quiere resolver, pero no asumir que una \u00fanica tecnolog\u00eda lo soluciona todo. Esto incluye soluciones comerciales de Teradata, Hadoop (Open Source) y otras tecnolog\u00edas que ni siquiera poseemos. El ecosistema desde un punto de vista gen\u00e9rico es el DataBase Computing, y en \u00e9l hay cabida para diferentes tecnolog\u00edas.<\/p>\n

SAP BO (BusinessObjects) y SAP HANA no son \u00f3ptimos para la anal\u00edtica Big Data. Para aplicaciones ODS (Operational Data Stores) s\u00ed, para SAP BW s\u00ed, pero es irracional usar Big Data Analytics en un sistema donde todo est\u00e1 en memoria. En \u00faltima instancia, SAP con HANA va hacia el OLTP (online transaction processing). Lo que llama la atenci\u00f3n es que SAP est\u00e1 implementado en muchos casos sobre Oracle, y Oracle quiere eliminar a SAP. Adem\u00e1s, IBM compite con Oracle en el campo de las BBDD, y SAP compite con Oracle en el \u00e1mbito de las aplicaciones. Larry Ellison (Oracle) es muy claro acerca de sus intenciones: quiere eliminar a SAP. No hay ambig\u00fcedad en esa afirmaci\u00f3n. As\u00ed que Hasso Plattner est\u00e1 (por decirlo de alg\u00fan modo) en la cama con el individuo que tiene un cuchillo en la mano esperando a que cierre los ojos para matarlo.<\/p>\n

IBM tiene una buena tecnolog\u00eda relacional y est\u00e1 compitiendo con Oracle en el campo de las bases de datos, y SAP est\u00e1 compitiendo en el campo de las aplicaciones. De modo que no ser\u00eda mala estrategia implementar soluciones SAP sobre IBM DB2. Si yo estuviera al cargo de SAP, es lo que har\u00eda yo.<\/p>\n

Existen rumores acerca de que una conversaci\u00f3n en esa direcci\u00f3n ya tuvo lugar, no se lleg\u00f3 a concretar una estrategia y, en \u00faltima instancia, el hecho es que no hay acuerdo. SAP adquiri\u00f3 tecnolog\u00eda de Sybase, la tecnolog\u00eda de una \u2018startup\u2019 surcoreana (Transact in Memory Inc), aprovech\u00f3 la investigaci\u00f3n de una universidad alemana financiada con fondos de Hasso, y todo ello se convirti\u00f3 en HANA. Al final, lo que tiene que hacer es sacar a Oracle de su cama. Es un asunto de vida o muerte para la compa\u00f1\u00eda. Larry Ellison (Oracle) es muy claro acerca de sus intenciones, y Larry puede gustarte o no, pero es muy bueno en lo que hace.<\/p>\n

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SCASC.- Oracle est\u00e1 presente en grandes compa\u00f1\u00edas. \u00bfHANA es una alternativa para las soluciones de Oracle?<\/strong><\/p>\n

S.B.- SAP con HANA est\u00e1 mejorando en sus propuestas, evolucionando y solucionando problemas. Pero es un proceso que lleva a\u00f1os completar. SAP ha sido tradicionalmente muy clara acerca de sus promesas, no usando argumentos de marketing. Pero \u00faltimamente est\u00e1 traicionando sus fundamentos como compa\u00f1\u00eda centrada en la ingenier\u00eda tratando de ganar tiempo.<\/p>\n

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SCASC.- Todo el mundo habla de Big Data y tambi\u00e9n de \u2018In Memory\u2019. Teradata es conservadora acerca de este punto.<\/strong><\/p>\n

S.B.- Teradata es una compa\u00f1\u00eda de ingenier\u00eda. Y precisamente nos diferenciamos por nuestra buena ingenier\u00eda. Y en anal\u00edtica no es buena estrategia poner todos los datos en memoria. Es irracional desde el punto de vista econ\u00f3mico. Para aplicaciones OLTP las bases de datos son relativamente peque\u00f1as, y poner todos los datos en memoria tiene sentido. Pero para el entorno de la anal\u00edtica de datos, los datos crecen m\u00e1s r\u00e1pido de lo que se abarata la memoria. Las cifras hablan de que m\u00e1s del 90% de las operaciones de entrada\/salida dependen \u00fanicamente del 20% de los datos, no del 100%. El reto es que ese 20% de los datos est\u00e1 cambiando constantemente y es ah\u00ed donde entra la inteligencia del software para discernir qu\u00e9 datos son los que hay que llevar a la RAM .Porque esos datos s\u00ed pueden y deben estar en memoria o en almacenamiento de estado s\u00f3lido. Pero el resto no se necesita. Lo \u00f3ptimo es poner en memoria s\u00f3lo los datos adecuados. Poner todo en memoria es ingenier\u00eda f\u00e1cil. En Teradata usamos tecnolog\u00edas de memoria inteligente, que es lo que se necesita para Enterprise Data Warehouse de verdad.<\/p>\n

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SCASC.- Acaban de anunciar QueryGrid. \u00bfC\u00f3mo encaja dentro del portfolio de Teradata? \u00bfQu\u00e9 clientes usan las bases de datos Teradata y Aster y c\u00f3mo espera que evolucione la adopci\u00f3n de estas estrategias tecnol\u00f3gicas heterog\u00e9nea?<\/strong><\/p>\n

S.B.- La idea tras QueryGrid es que no existe una tecnolog\u00eda que resuelva todos los problemas. Queremos hacer que se puedan correr b\u00fasquedas en diferentes partes del entorno de un modo transparente en un ecosistema UDA. Hay clientes que ya est\u00e1n usando Aster, Hadoop y Teradata en una fase beta. Es un \u00e1rea de negocio que crece a un ritmo notable desde 2013. Antes de 2013 se trataba de empresas muy relevantes de Silicon Valley y algunas \u2018.com\u2019, pero ahora tambi\u00e9n est\u00e1 llegando a negocios convencionales.<\/p>\n

Tradicionalmente las tecnolog\u00edas disruptivas se adoptan primero en Silicon Valley y luego saltan a la Costa Este, despu\u00e9s a Gran Breta\u00f1a (UK) y luego al continente europeo. Pero con Big Data hemos observado que la adopci\u00f3n es m\u00e1s agresiva en Alemania que en UK, por ejemplo. No tengo una explicaci\u00f3n fiable acerca de este patr\u00f3n.<\/p>\n

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SCASC.- Volviendo a Hadoop\u2026<\/strong><\/p>\n

S.B.- Hadoop es un sistema de archivos construido para un prop\u00f3sito espec\u00edfico. Para usos como la conversi\u00f3n de voz a texto, Hadoop es muy eficiente. Las bases de datos relacionales son mejores que otras. El escenario al que se tiende es de la coexistencia. \u201cAnd is better than or\u201d.<\/p>\n

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SCASC.- \u00bfQu\u00e9 hay acerca de paralelismo y GP GPU?<\/strong><\/p>\n

S.B.- Hay aproximaciones para construir hardware a medida para resolver ciertos problemas, pero no es una buena idea trabajar sobre soluciones propietarias comparadas con las soluciones est\u00e1ndar. Para el momento en el que una tecnolog\u00eda propietaria empieza a funcionar, las tecnolog\u00edas est\u00e1ndar ya han alcanzado un grado de madurez mayor. Construir s\u00faper ordenadores como Cray o Fujitsu basados en tecnolog\u00edas propietarias no creo que sea la mejor soluci\u00f3n comparada con trabajar con granjas de servidores est\u00e1ndar, como sucede con Hadoop. Con el tiempo estas tecnolog\u00edas \u2018a medida\u2019 se convertir\u00e1n en est\u00e1ndar y tendr\u00e1n un impacto significativo, pero de momento nuestros sistemas se basan en arquitecturas \u2018cl\u00e1sicas\u2019 como x86.<\/p>\n

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\"Data<\/p>\n

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SCASC.- Se empieza a hablar de Software Defined Architectures (SDA) al tiempo que se siguen usando \u2018appliances\u2019 cl\u00e1sicos. \u00bfSe podr\u00e1 llegar en alg\u00fan momento a la convergencia?<\/strong><\/p>\n

S.B.- Hay un gran valor en la integraci\u00f3n de hardware y software en un \u2018appliance\u2019 para entregarlo en \u00f3ptimas condiciones de uso a nuestros clientes. La visi\u00f3n de construir un sistema a partir de componentes de diferentes fuentes y luego instalar el software es posible, pero no tiene mucho sentido. Hay variables como el \u2018firmware\u2019 o las BIOS que pueden suponer un obst\u00e1culo a la hora de desplegar el software de Teradata sobre equipos que no provengan de la propia Teradata. Hemos apostado por los \u2018appliances\u2019 desde el principio. Y parece que es el camino adecuado. Puede que el hardware sea m\u00e1s barato, pero el Total Cost of Value no es mejor. No hay un valor a\u00f1adido en ello.<\/p>\n

Dell, un gran cliente de Teradata, puso un equipo en producci\u00f3n en el \u00e1rea del MPP (Massive Parallel Processing) con Teradata Aster, pero es el \u00fanico fabricante hasta la fecha que lo ha hecho con solvencia. Y al cabo de una generaci\u00f3n lleg\u00f3 a la conclusi\u00f3n de que adquirir el \u2018appliance\u2019 completo a Teradata era una soluci\u00f3n m\u00e1s sensata. Los clientes de siempre no se plantean ni siquiera esta cuesti\u00f3n. Son los clientes nuevos los que tratan de aproximarse a esta soluci\u00f3n basada en un hardware m\u00e1s econ\u00f3mico para instalar sobre \u00e9l la soluci\u00f3n de software. Pero al final siempre se llega a la misma conclusi\u00f3n.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

SCASC.- A partir de las cifras econ\u00f3micas, parece que la inversi\u00f3n en I+D de Teradata ha sido menor que en el a\u00f1o anterior. \u00bfEs correcto?<\/strong><\/p>\n

S.B.- Lo que ha sido menor es la cantidad de recursos que se han usado para adquirir tecnolog\u00eda.<\/p>\n

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SCASC.-\u00bfA qu\u00e9 retos tecnol\u00f3gicos se enfrenta Teradata?<\/strong><\/p>\n

S.B.- Hemos hecho grandes inversiones en el \u00e1rea del Multi Temperature Data Management para ofrecer rendimientos elevados sin elevar los costes. Hay que distinguir entre diferentes tipos de datos (calientes o fr\u00edos) y hacer que el coste por Terabyte se adec\u00fae al valor de esos datos y se use la infraestructura correcta. Los datos crecen exponencialmente, pero un escalado exponencial en los costes no es admisible. Hemos trabajado en campos como la compresi\u00f3n, as\u00ed como en Hadoop de modo que podamos adaptarnos a la econom\u00eda de nuevos tipos de datos como v\u00eddeo o voz, no tradicionales. Y es en el campo de los datos no tradicionales donde se detecta un crecimiento mayor. Hay clientes en el campo de la moda que usan las redes sociales como YouTube para detectar tendencias en el momento en el que aparecen. Se pueden almacenar estos datos en una base de datos de Teradata, pero no tiene sentido. Hay que distinguir entre High Value Density Data y Low Value Density Data. Las tendencias surgen en YouTube antes que en las tiendas.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

SCASC.- \u00bfQu\u00e9 hay de las habilidades que se necesitan para sacar todo el partido a Teradata 15, con nuevas funcionalidades en campos como IoT?<\/strong><\/p>\n

S.B.- Uno de los prop\u00f3sitos de Teradata es proveer tecnolog\u00eda que facilite a los profesionales de los datos el trabajo con los sistemas IT propiamente dichos, de modo que puedan centrarse en sus habilidades como cient\u00edficos de datos sin necesitar al mismo tiempo ser expertos en ordenadores. Con Hadoop se necesitan conocimientos t\u00e9cnicos avanzados. Teradata trata de reducir el nivel de conocimientos t\u00e9cnicos necesarios para trabajar con datos, para que sea menos complicado encontrar buenos profesionales en este campo, que ahora tienen que ser tambi\u00e9n buenos profesionales en el \u00e1rea de los ordenadores, lo cual limita mucho las posibilidades de selecci\u00f3n de personal.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

SCASC.-\u00bfCu\u00e1les son los retos en el campo de Industria 4.0 o M2M?<\/strong><\/p>\n

S.B.- El reto ser\u00e1 procesar los datos de manera m\u00e1s eficiente. No s\u00f3lo se trata de potencia bruta de procesamiento, sino tambi\u00e9n de procesar los datos con un elevado grado de sofisticaci\u00f3n. M2M precisa tomar decisiones pr\u00e1cticamente en tiempo real. Como los coches aut\u00f3nomos, donde se necesitan predecir situaciones en el mismo momento en el que pueden suceder. M2M es acerca de usar los datos en un modo sofisticado. Se trata de predecir y tomar decisiones en el contexto de grandes vol\u00famenes de datos procesados con Active Data WareHouses. Lo mismo en el entorno de la manufactura industrial. No se puede paralizar una cadena de ensamblaje as\u00ed como as\u00ed, de modo que las incidencias deben ser previstas o resueltas en tiempo real.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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