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ホワイトペーパー・ダウンロード
Teradataデータウェアハウス関連| 新着情報 | |
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| 2013年2月8日 | Teradata の真実 トップ10  |
| 2013年1月22日 | ビッグデータ分析の価値活用 |
| 2012年12月12日 | データウェアハウスの移行戦略：Oracle から Teradata への移行経験 |
Teradataデータウェアハウス関連
| タイトル | ファイルサイズ |
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 Teradata の真実 トップ10：比類のない革新性と適正な価格、Teradata ソリューションの価値について、すべてをご紹介します。技術的な革新性、ソリューションの展開、そして最も重要であるお客様の満足度において、データウェアハウジング市場をリードするテラデータ。私たちが何者なのか、私たちがなぜ他社とは異なるのか、そして私たちの革新性がお客様のビジネスにとってどのよう な意味を持ち得るのか説明します。 |
3,245KB |
| ビッグデータ分析の価値活用：SQL による分析機能を付け加えて、MapReduce や Apache Hadoop からビジネス上の洞察を獲得する方法 ビッグデータの潮流の中で、さまざまな分析手法や技術が注目を集めている。果たしてそれらの特徴や向き不向きをきちんと理解して、活用できている企業がどれだけあるだろうか？ ビッグデータ対応分析技術の適材適所の活用方法を本ホワイトペーパーで示します。 |
1,544KB |
| 「ビッグデータ」時代におけるデータ管理基盤 「ビッグデータ」は、過去からある EDW戦略の延長線上にあるものである。「ビッグデータ」テクノロジーの選択は実績ある RDBMS を中心とし、Hadoop などの非構造化データ処理のテクノロジーを補完的に使用する方向で進めるべきであり、また、DMC、MDM、データ品質などDWH の世界で重要であった取り組みは「ビッグデータ」の世界においてもさらに重要。企業は、自社の DWH戦略をさらに推進していく絶好の機会として「ビッグデータ」ムーブメントを活用していくべきである、と栗原氏は提唱する。 |
716KB |
| データウェアハウスの移行戦略：Oracle から Teradata への移行経験 本ホワイトペーパーは、Oracleプラットフォームから Teradataプラットフォームへデータウェアハウスを移行する際の戦略と課題について分析する。 |
685KB |
| データウェアハウスの移行による利点：Oracle から Teradata への移行経験 Oracle プラットフォームから Teradata プラットフォームへ、データウェアハウスを移行した際に期待される利点と実現された利点について分析する。 |
696KB |
| Teradata Virtual Storage が実現するハイブリッド・ストレージの自動管理 ―SSDと HDDの混在ストレージ環境を最適化 ハイブリッド・ストレージ環境で SSD を上手に使用する秘訣は、データ配置を自動的に管理し、最も頻繁にアクセスするデータをより高速な SSD に確実に配置するソフトウェアを使用することです。テラデータは、このハイブリッド・ストレージ環境の管理に特化した Teradata Virtual Storage を開発。本資料では、その設計目標と動作方法に関する総合的な洞察を交えながらTeradata Virtual Storage について詳しく説明します。 |
1,112KB |
| Oracle から Teradata への移行ケース・スタディ − 真のデータウェアハウスが実現する価値と能力の向上 Oracle から Teradataソリューションへの移行を実施した 200社以上の企業の中から、パフォーマンスの向上、移行コストを正当化できる業務上の利点、Oracle OLTP環境と Teradataデータベースの統合などを達成した 4社の事例を紹介します。 |
525KB |
| Learn From The Leaders 〜 リーダー企業から学ぶ競合優位性の獲得と DWH の投資効果 海外の Teradata導入企業は、Teradata への投資が大きなビジネス価値を生むと解説しています。このレポートではリーダー企業がデータの価値を最大化することで、どのように競合優位性を獲得しているかを見ていきます。 |
1,366KB |
| Dispelling the Myths 〜 Teradata 7つの真実 - 誤った「俗説」を払拭する Teradata に関する 7つの俗説、誤解を、的確な事実を提示しながら解説しています。 |
1,417KB |
| クラウド時代に求められるデータウェアハウス戦略とは データウェアハウスの領域においてもクラウドを活用することで企業にとっての価値をさらに増大できる可能性がある。実績ある並列RDBMSに基づくデータウェアハウスにクラウド的特性を付加することで、企業はスケーラビリティ、安定性、リアルタイム性を兼ね備えたデータ分析基盤を構築し、今日の複雑な経営環境に対する対応力を高めることができると解説する。 |
513KB |
| ADW - アクティブ・データウェアハウジングで機動力のある企業に ADW がどのように企業のアクティブ・エンタープライズ・インテリジェンス（AEI）の実現に寄与するかを解説します。 |
1,293KB |
| Teradata のリアルタイム・エンタープライズ・リファレンス・アーキテクチャ アクティブ・データウェアハウス（ADW）をリアルタイム・エンタープライズの他の要素と統合する方法をご紹介します。 |
1,041KB |
| データモデル概要 一般的なデータモデリングを概説し、データモデリングに関する Teradata の位置づけをご紹介します。 |
1,199KB |
| 単一レベルおよびマルチレベルのパーティション・プライマリ・インデックス 単一レベル・パーティション・プライマリ・インデックスは、Teradata Database 12.0 でマルチレベルに拡張され、特定のクエリーのパフォーマンスを大幅に向上させ、さらに大量挿入、更新、そして削除操作のパフォーマンスも向上しました。 |
1,041KB |
| ユーザー定義関数(UDF) ユーザー定義関数（UDF）の機能について、および UDF が Teradata のユーザーにどのように役立つかを概説します。 |
985KB |
| Teradataデータベースのキューテーブル Teradataデータベースに導入されたキューテーブル機能により、様々なイベントベースの処理をサポートするアプリケーションを、新しくより優れた方法で構築することができます。 |
805KB |
| Teradataデータベースのラージ・オブジェクト Teradataデータベースをサポートする BLOB および CLOB機能とその利用方法について説明します。 |
864KB |
| イベントベース・アプリケーション Teradataイベント・アーキテクチャを実現する主な機能を説明します。 |
931KB |
| Teradataデータベースのセキュリティ機能 Teradata Warehouse の機能拡張を含むセキュリティ機能の概要を説明し、その利用のためのシナリオを解説します。 |
1,021KB |
CRM／データマイニング関連
| タイトル | ファイルサイズ |
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| 「知的なマーケティング」実現の 3原則 マーケティング予算上の制約と、厳しい選別の目を持った消費者と接するという条件下で「知的なマーケティング」を実現するには、(1)データを統合的に準備し、(2)分析とルールに基づいてビジネス機会を検知し、(3)お客様とのコミュニケーションにおける優先順位付けを行うことが不可欠です。このホワイトペーパーでは、「知的なマーケティング」を実現していくための 3原則について解説します。 |
785KB |
| 金融機関におけるイベント主導型マーケティング イベント主導型マーケティング（EBM）を成功に導いている企業に共通するのは、単純なトリガーキックによるオファーの案内ではなく、顧客行動データの分析から真に有意なイベントを識別し、さらにそこから顧客との対話を開始させている点です。このホワイトペーパーでは、金融機関が高度に洗練された EBM を実現するためのポイントをご紹介します。 |
1,540KB |
| Teradataプラットフォームにおける、アナリティカルCRM の最適化 もっとも優れた顧客管理のツールは、分析から知識を見つけ出すという側面と、マーケティング活動の自動化という 2つの側面が統合されたツールでなければならず、同時に情報基盤という側面からは、効果的で柔軟なツールでなければなりません。このホワイトペーパーでは、これらのニーズを満たすためのアプローチについて解説します。 |
1,024KB |
| イベント主導型マーケティングの評価指標 顧客管理の画期的な手法であるイベント主導型マーケティング（EBM）。EBMは、本質的に従来のキャンペーン管理とは異なり、特定事業部門における販売目標達成への直接手段として開始されるのではありません。あるいくつかの商品／サービスに対するニーズを示す、顧客行動上の兆候をきっかけに、顧客との対話を開始するものです。このホワイトペーパーでは、EBM と従来型のキャンペーン管理の相違点についてご説明します。 |
614KB |
| キャンペーン評価の手法 キャンペーンの収益性に対する評価方法と、複数のキャンペーン計画の比較、相互のキャンペーン間における影響の理解、また実施後のキャンペーンを評価する手法についてご紹介します。 |
2,206KB |
| セグメンテーション／ターゲティング セグメンテーションは、顧客マーケティングおよびビジネスのあらゆる側面において必要となる顧客理解のための基礎的な手法です。またターゲティングは、実施するマーケティングキャンペーンの投資対効果を最大化するために最も重要な要素である顧客の輪郭を描き出すために必用不可欠な能力です。このホワイトペーパーでは、顧客理解の礎となる、セグメンテーションとターゲティングの基礎的な考え方についてご紹介します。 |
964KB |
| プロダクトポジショニング プロダクトポジショニングという観点から、商品とそれを取り巻く環境を分析し、その魅力の在り処に着目します。また一方で、顧客の生活における商品の位置づけを整理します。そして、顧客の購入決定基準と購買心理プロセスにおいてアプローチ可能なポイント、アプローチすべき商品、訴求すべきメッセージを理解するために必用となる分析手法をご紹介します。 |
1,100KB |
| 顧客収益価値の測定方法 データウェアハウスを利用した、携帯電話市場における顧客ごとの収益性、契約継続期間、および生涯価値の測定方法をご説明します。 |
1,613KB |
| Teradata による全社利用型分析データセットの構築 分析作業や統計モデルを構築するプロセスの大部分は、モデルもしくは分析に対して適用されるデータの収集、クレンジング、そして操作を中心とした作業に費やされます。処理サイクル全体を大幅に短縮し、これによってモデル構築や分析作業、さらにはその改善と実行に伴う時間をに短縮できる手法の一端についてご紹介します。 |
856KB |
| チャネル最適化のための分析 このホワイトペーパーでは、コールセンター、法人営業としての SFA、そしてオンコールの保守サービスチャネルを取り上げ、販売およびサービスチャネルの最適化に関連する経営改善課題と、課題改善のための分析シナリオ、そして分析を行っていくにあたり必用となるデータの種類および分析環境について考察します。 |
1,166KB |
| データマイニング入門 このホワイトペーパーでは、IT部門の観点からデータマイニングを解説します。データマイニングのプロジェクトを成功に導くための技術、そしてその課題と解決策について概観します。 |
1,479KB |
| データマイニングの全社規模活用 このホワイトペーパーでは、ビジネス上の観点から見たデータマイニングについてご紹介します。 |
1,804KB |
| Teradata Warehouse Miner によるデータ品質の維持／向上 Teradata Warehouse Miner をデータ品質の維持／向上のプロセスへどのように適用できるか、またデータ品質をどのように評価できるかという点につき解説します。 |
2,186KB |
