Teradata Schweiz

ISV / Softwareanbieter

Zuerich, Zuerich - CH 51 - 250 Mitarbeiter Seit 1999

Teradata ist ein US-amerikanischer Anbieter von Enterprise-Datenanalyseplattformen mit Schweizer Niederlassung, der grosse Unternehmen bei der Verwaltung und Analyse massiver Datenbestaende unterstuetzt. Die VantageCloud-Plattform vereint Data Warehousing, Advanced Analytics und kuenstliche Intelligenz in einer Multi-Cloud-Umgebung und verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Daten im Petabyte-Massstab. Mit ClearScape Analytics bietet Teradata ueber 150 integrierte Analysefunktionen von Statistik bis generativer KI und wurde im Gartner Magic Quadrant als Leader positioniert. Die Schweizer Niederlassung betreut Kunden in der DACH-Region aus Finanzdienstleistungen, Telekommunikation und Handel.

Zertifizierungen

Dienstleistungen

VantageCloud Enterprise

VantageCloud Enterprise ist Teradatas verwaltete Cloud-Datenanalyseplattform, die leistungsstarkes Data Warehousing mit integrierter Advanced Analytics auf dedizierter Infrastruktur bei AWS, Azure und Google Cloud bereitstellt. Die Plattform bietet volle Ressourcenisolierung, garantierte Performance und Enterprise-Sicherheitsfeatures wie Datenverschluesselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Logging. Unternehmen mit hohen Anforderungen an Datenschutz und regulatorische Compliance nutzen VantageCloud Enterprise fuer geschaeftskritische Analytik-Workloads.

VantageCloud Lake

VantageCloud Lake bietet eine kostenoptimierte Cloud-Analyseplattform mit elastischer Skalierung, die besonders fuer explorative Analysen, Data Science und die Verarbeitung grosser Datenmengen in offenen Tabellenformaten wie Apache Iceberg und Delta Lake geeignet ist. GPU-beschleunigte Rechenkapazitaeten ermoeglichen das Training und die Ausfuehrung von Large Language Models direkt in der Datenplattform, ohne Daten in externe Systeme verschieben zu muessen. Die native Unterstuetzung offener Formate stellt Interoperabilitaet mit dem breiteren Daten-Oekosystem sicher und vermeidet Vendor-Lock-in.

ClearScape Analytics

ClearScape Analytics ist Teradatas integrierte Analysebibliothek mit ueber 150 Funktionen fuer maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Graphanalyse, geospatiale Auswertung und generative KI direkt in der Datenbank. Analysen laufen dort, wo die Daten liegen, ohne kostspielige Datenbewegungen, und skalieren automatisch mit dem Datenvolumen. Die Bring-Your-Own-Model-Funktionalitaet ermoeglicht den Import und die Ausfuehrung von Python-, R- und PMML-Modellen direkt in der Teradata-Umgebung fuer nahtlose Integration mit bestehenden Data-Science-Workflows.

Autonomous Customer Intelligence

Die 2025 eingefuehrte Autonomous Customer Intelligence Loesung nutzt agentenbasierte KI, um Rohdaten und Kundensignale in kontextbezogene Echtzeit-Aktionen umzuwandeln. KI-Agenten analysieren Kundenverhalten, identifizieren Cross-Selling-Moeglichkeiten und personalisierte Angebote und loesen automatisierte Marketingaktionen aus. Die Loesung integriert sich in bestehende CRM- und Marketing-Automation-Systeme und ermoeglicht datengetriebene Kundeninteraktionen im grossen Massstab ohne manuelle Eingriffe.

ModelOps und MLOps

Die ModelOps-Funktionalitaet verwaltet den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen von der Entwicklung ueber das Deployment bis zur laufenden Ueberwachung und dem Retraining in der Produktionsumgebung. Modell-Monitoring erkennt automatisch Performance-Degradation und Datendrift und loest bei Bedarf automatisierte Retraining-Pipelines aus. Die Integration mit gaengigen ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn ermoeglicht Data-Science-Teams die Arbeit mit ihren bevorzugten Werkzeugen bei gleichzeitiger Enterprise-Governance.

Data Integration und QueryGrid

QueryGrid ermoeglicht die transparente Abfrage und Verknuepfung von Daten ueber verschiedene Datenbanken, Data Lakes und Cloud-Plattformen hinweg, ohne dass Daten physisch verschoben werden muessen. Die Technologie verbindet Teradata-Umgebungen mit Apache Hadoop, Spark, Object Storage und anderen Datenbanken zu einem virtuellen Daten-Fabric. Unternehmen koennen so analytische Abfragen ueber ihre gesamte heterogene Datenlandschaft ausfuehren und erhalten konsistente Ergebnisse unabhaengig davon, wo die Daten physisch gespeichert sind.