Teradata Warehouse Miner 5.0 优化数据挖掘分析

--将SAS, SPSS，Fair Isaac 和 KXEN的数据挖掘工具运行效率提高25倍。

全球数据仓库解决方案领导者 -- NCR Teradata 数据仓库事业部日前发布了Teradata® Warehouse Miner 5.0版全套数据挖掘软件，大幅度提高了数据挖掘中数据准备工作的自动化程度，并极大地促进了合作伙伴数据挖掘工具的性能表现。

Teradata产品和服务副总裁Randy Lea表示："Teradata Warehouse Miner 5.0的技术创新使企业能够更快更好地将信息转化为洞察力，做出决策并投入实际行动。

Teradata Warehouse Miner 5.0独特的设计极大地优化了分析应用，当与SAS, SPSS, Fair Isaac 以及KXEN数据挖掘工具同时部署时，则也可以显着提升它们的分析性能。同时，这些厂商的数据挖掘工具借助Teradata的数据挖掘组件以及强大的数据仓库引擎，能使模型的开发速度提高2至3倍，运行速度提高25倍。Teradata卓越的库内(in-database)挖掘技术使我们的客户和合作伙伴有能力在更短时间内，进行更多问题的建模分析，通过更丰富的分析结果，获得更多的业务洞察力。"

Teradata的强大技术可以让我们的用户超越目前只能了解其客户过去行为的局限，来预测客户未来的购买行为。一家大型的欧洲银行采用Teradata Warehouse Miner定位潜在银行客户，相比对照组在响应率上整整提高了300%，巨幅提升了营销活动的效果。通过对客户的分析，该银行最后将资源和客户服务专注于更小范围的客户群，创造了比之前更好的销售业绩。

美国一家主要的无线运营商通过建模分析对客户合约终止时间进行预测，并提前积极与选定的客户进行沟通，最终使合约续签率提高了50%。该Teradata客户是目前美国全行业中客户流失率最低的运营商。他们在Teradata数据仓库中建立一个分析数据集，集成了包括人口统计特征数据、客户的网页浏览行为、呼叫模式和客服联系历史记录等等信息，实现了客户信息的单一视图，帮助运营商有效降低客户流失率。

Teradata Warehouse Miner 5.0极大地优化了数据挖掘过程，同时也可提升合作伙伴数据挖掘工具的挖掘效率：

数据剖面分析(Data Profiling) --剖面分析功能用于识别和解决大量的数据质量问题，包括识别重复记录和数据缺失、检验数据准确性和数据格式的有效性，以及识别可能造成分析偏差的异常数据。Teradata Profiler利用并行处理技术以及直接在库内(in-database)进行数据分析的便利优势，既大大提高了数据分析本身的处理速度，也避免了数据在数据库之间的来回搬移，节省了大量的时间和人力成本。Teradata Warehouse Miner 5.0强化了数据剖面分析中的下钻追踪功能，在数据质量检查中，用户可以直接点击数据分析报告中的图表区域，获取底层的细节数据，方便检查并解决数据质量问题。

分析数据集生成器(ADS Generator) --Teradata ADS Generator是一个灵活、开放的数据挖掘解决方案，可以简化数据挖掘过程中最耗时、最关键的工作--准备数据。大部分企业曾将70%的数据挖掘过程花费在数据准备阶段，浪费了相当多的时间和人力资源。Teradata ADS Generator可将准备数据时间至少减少50%，而且数据量和缩短的时间成正比，令模型分析人员可以更专注于数据分析，以驱动业务效益的增长而非数据转移和数据管理问题。

扩展预测模型标记语言(Extended Predictive Model Markup Language) -- Teradata为其它数据挖掘厂商提供了预测模型标记语言 (PMML) 接口支持。PMML是一个基于XML的预测性模型开放标准，可以使应用程序能够共享各厂商数据挖掘环境下建成的挖掘模型。Teradata 的PMML接口可以方便地把桌面环境下的数据挖掘模型转换到Terdata的数据仓库环境下，使之具有并行可扩展的运行特性，充分利用Teradata数据仓库的平台优势。

模型管理 -- Teradata 模型管理器 (Model Manager) 可简化繁琐的数据挖掘模型的应用过程，使业务用户和技术人员都能够快速、方便地将大量数据转换为价值信息。有了模型管理器，企业用户只需很少的操作指导，就能用模型来分析数据仓库内数千万的目标客户或产品数据。除了模型跟踪、描述、评估及调度等标准模型管理功能，Teradata还实现了部署的自动化

Teradata Warehouse Miner 与Teradata数据仓库的紧密结合，使得Teradata模型管理器能自动选取所需数据，去除与模型无关的数据，自动完成复杂的模型部署工作。所得到的精简分析数据，只需更短的开发时间和更少的数据库资源开销。

KXEN总裁及首席行政官Roger Haddad表示："KXEN和Teradata技术的整合，尤其是分析数据集生成器（Analytic Data Set Generator）和模型管理器（Model Manager）的整合，使我们的客户可以自由而巧妙地利用数据资源，从中挖掘出实时的业务洞察力，创造更高的企业利润。"