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Data Stagingソリューション
高収益を生む、高精度な顧客データへ。
ひとつひとつのデータを甦らせます。
精度の落ちた顧客データが、収益を圧迫しています
個人／法人それぞれにどれだけの顧客と取り引きしているか、ペイオフなどで正確な顧客情報の把握が急務とされていますが、顧客管理の最前線ではシステムの長期運用化や分散化などの影響によりデータ精度がかえって低下しているのが現状です。このため、重複した宣伝や連絡、管理などで無駄な経費がかさみ、顧客情報分析やマーケティングの効果が下がる一方、それらを補うために必要以上のシステム拡張をはかるため投資額が増えるばかりで効果が上がらないなど、どれも収益を圧迫する要因となっています。
この問題を、Teradataは4つのステップで解決に導きます
こうした顧客データの問題を解決する第一段階としてTeradata Data Stagingソリューションを提供しています。すでに都市銀行をはじめ、10行（社）以上の金融機関で採用、これまでのデータ・クレンジング＆名寄せ用パッケージソフトとは異なり、データ解析＆コンサルティングおよびコンポーネント＆カスタマイズといった、運用まで含めた総合的なソリューション・サービスです。 このソリューションは顧客データの「詳細解析」「データ･クレンジング」「名寄せ」「維持／運用」の４ステップで構成されています。また全てのステップには必要に応じてカスタマイズ可能なコンポーネント（コンサルティング･フォーム及び整理されたプログラム群）が用意されており、より詳細な設定や対応が可能です。
顧客の情報整備／管理を実装する際、現在のデータ及びシステムがどのような状態であるかの把握が重要となります。このステップでは事前調査シート及び調査用のコンポーネントを使用し、単純な入力ミス、ダミー入力にとどまらず論理的なエラーまで詳細に解析。これにより、各企業が抱える共通的な問題点にとどまらず企業固有の問題に的確に対応できます。
さらに顧客情報のエラー（またはエラーと見込まれる）解析結果と現在までの取引状況およびシステムでの情報管理経緯から、データ整備方法と効果についてそのボリュームおよびプライオリティなどを含めて、改善案を報告します。そしてこれらの解析結果をベースに次のステップを展開していくのがこのソリューションの大きな特長です。
さらに顧客情報のエラー（またはエラーと見込まれる）解析結果と現在までの取引状況およびシステムでの情報管理経緯から、データ整備方法と効果についてそのボリュームおよびプライオリティなどを含めて、改善案を報告します。そしてこれらの解析結果をベースに次のステップを展開していくのがこのソリューションの大きな特長です。
ここでは大きく分けて、
データの標準化（フォーマット統一等）
データの補完
データの補正
の3工程があります。これらは各種のマスタとロジックによって実装されます。このコンポーネントでは Teradata が独自に蓄積したマスタに加え、お客様がすでに所有している住所コードなどのマスタ、さらに必要であればタウンページなどのマスタを新規に導入して活用。これに 豊富な実績を誇るTeradata 独自のロジックを駆使して精度の高いデータ･クレンジングを実現しています。
Teradata のマスタには略称文字マスタ、営業店識別マスタなど十数種類あり、どれも数千万件にもおよぶ豊富な顧客データの入力形態をもとに分析、蓄積されたもので優れた精度を実現しています。
また法人顧客の場合は、商号に関してさまざまな入力形態があるため、本支店の認識、略称商号の認識などの解析／分解／配分といった特別なクレンジングも行っています。この際に前ステップでのデータ解析結果を踏まえ、システム負荷等も考慮した必要かつ最適なデータ･クレンジングをご提供します。
データの標準化（フォーマット統一等）データの補完データの補正の3工程があります。これらは各種のマスタとロジックによって実装されます。このコンポーネントでは Teradata が独自に蓄積したマスタに加え、お客様がすでに所有している住所コードなどのマスタ、さらに必要であればタウンページなどのマスタを新規に導入して活用。これに 豊富な実績を誇るTeradata 独自のロジックを駆使して精度の高いデータ･クレンジングを実現しています。
Teradata のマスタには略称文字マスタ、営業店識別マスタなど十数種類あり、どれも数千万件にもおよぶ豊富な顧客データの入力形態をもとに分析、蓄積されたもので優れた精度を実現しています。
また法人顧客の場合は、商号に関してさまざまな入力形態があるため、本支店の認識、略称商号の認識などの解析／分解／配分といった特別なクレンジングも行っています。この際に前ステップでのデータ解析結果を踏まえ、システム負荷等も考慮した必要かつ最適なデータ･クレンジングをご提供します。
クレンジング後の顧客データを使用し、個人名寄せ／世帯名寄せ／法人名寄せ／（法個人名寄せ）を行います。この際、Teradata 独自のノウハウにより、名寄せの精度向上と名寄せ率の向上という相反する目的を高い次元で実現しています。ここでもデータ解析結果を活用し、お客様のデータに最適な名寄せ手法を選択／ご提供します。例えば、顧客データが直近十年とそれ以前で明らかに異なる場合、全てのデータを同じロジックで名寄せするのは適切か、といった点も検討します。さらに名寄せ枠内の重要な顧客の抽出や名寄せ枠に関する評点（名寄せの信頼性／強度）も算出。各種業務での応用や有効活用を促進します。
顧客の属性変更は日々発生するため、その管理は継続して行う必要があります。このステップは名寄せの精度を維持しながら新規の顧客等に対応していくための運用コンポーネントです。統一的に採番した顧客番号（名寄せ番号）を維持していく処理や移管に関する反映処理などを実現しています。こうした作業の繰り返しにより、顧客データの精度をつねに高品位に維持します。
