Teradata伝道師の中島

日本テラデータの中島と申します。テラデータの伝道師として皆様にTeradataとは？T…

Teradata伝道師の中島

日本テラデータの中島と申します。テラデータの伝道師として皆様にTeradataとは？Teradata Vantageとは？の情報をここから発信したいと思います。お問合せはお気軽に！：日本テラデータ株式会社 中島健一（kenichi.nakajima@teradata.com)

Teradataが提供するロジカルデータモデル

TeradataはDWH「Vantage」だけを提供していると思っていませんか？ 私は思うTeradataの魅力は、データ分析に特化して40年。その歴史で培った引き出しの多さだと認識しています。 その一つがデータアーキテクチャを設計する為のデータモデルである “ロジカルデータモデル”です。 簡単にいうと会社の全てのデータを分類する為の設計図みたいなものです。 分析のユースケースが多くなく、データの種類も少ない場合は生データからダイレクトにデータマートを作成しても問題ないで

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    • Teradata Vantageの構築　～Marketplaceから利用までの手順～

      我らがTeradata Vantageがあまり普及していない理由はいくつかあると分かってきました。 １.TeradataのDWHについて情報が少ない、使うメリットがわからない ２.TeradataのDWHを構築する方法がわからない、提供情報も乏しい １については過去の記事で少し触れてきましたが、２については日本語で分かり易い構築手順書をこれまで提供していませんでした。 （これじゃ使おうとするわけないですよね） 今回、日本テラデータで構築手順書を作成しましたので公開させて

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      • Teradata Vantage利用料　　～いくらかかるの？～

        我らがTeradata Vantageが広く大勢の方に使われていた、とするならば、恐らくは 「Vantageを使ってみた！他社製品と比較してみた」 などの記事を書いてくれる方が現れて、性能、使い勝手から利用料まで評価してくれるでしょう。 但し、残念ながら現実はそうではないので、今回私の方から “Vantage利用料の算出方法”と“Vantage利用料（Small startサイズ）” について情報を連係させていただきます。 まずは今回ご紹介するプラットフォームについて。

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        • 性能向上＝スケールアップに待った！　～ユーザーの性能要求を満たす為のTeradata Vantageの豊富な機能～

          最近のクラウドDWHは、 “性能向上させる為の方法＝スケールアップ” という考え方が多い。オンプレと違って簡単にサーバスペックを上げられるようになったからそういう仕組みにしているんだろうと思う。 しかし私はその考えに「待った！」と言いたい。 理由は、スケールアップ＝費用がかさむ、からです。 我らがTeradata Vantageはスケールアップは最終手段。 なぜなら“ユーザーの性能要求を満たす為の機能を豊富に搭載しているから”です。 恐らくはオンプレ時代は簡単にサーバスペ

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          ちょっと違う観点で！データの考え方（データはプロダクトとして管理されるべき）

          Teradata社が同業者と違う点は 　“１.データの観点”、“2.システムの観点”、“3.データ活用の観点” の３つの観点からお客様のデータ活用を支援できる点です。 過去の記事は『２』の観点から我らのVantageの良いところをお伝えしてきましたが今回は『１』が主題になります。 そもそも社名が「Teradataであり、Teradata Systemではない」 事から創業者は“Data”に思いを馳せて社名をつけたんだろうと想像します。 では、テラデータのデータの考え方につ

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          Teradata Vantageでシンプル化を実現　～データ保管・加工・分析／解析～アクセス管理を一元化～

          最近、事例等でよく見かける分析基盤のアーキテクチャ。 例えばAWSで言うと　 生データ（S3)→加工（EMR)→検索（Redshift）→解析（BIツール） というそれぞれのプロダクトで役割を分担する仕組み。 これはこれでクイックにスモールに始めるにはお手軽で良いと思います。 しかし、こんなお客さんもいます。 Case毎にプロダクトを組み合わせた結果、データのバケツリレーが発生し システムとデータがサイロ化してしまったケースです。 システムとしては全く違いますが、状況

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          Teradata Vantageがデータ解析の一連の作業を便利にします

          データ解析の一連の作業は下記の１～４の繰り返し（トライ＆エラー）です 【作業工程】 　１.DB内の対象データ特定　 　２.DB内の対象データを解析用データに加工 　３.解析用データをクライアントPCに移動 　４.クライアントPCの解析ツールで解析を実施 DWHに格納された大量データや大容量データ（数百GB～TBクラス） から必要なデータを抽出する（工程２）為に通常は『SQL』を記述する必要がありますが、データ関連の人材の教育の状況として ・大学でSQLは学習項目に含まれて

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          TeradataVantageがガートナーに評価された理由

          前の記事に書いた通り、 とにかくTeradataのDWH『Vantage』の知名度が低い。本当に困る。 故に、どんな製品なのか理解している人は少数で、また、これだけクラウドDWH製品があふれている中で普通に１から100までの機能を紹介をしても誰も読みもしないと思う。 なので皆が読みやすいように今回は 2021年の12月にプレスリリースされた 『Critical Capabilities for Cloud Database Management Systems』 （アナリ

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          TeradataDWH【Vantage】の伝道師

          昨今流行りのDWHと言えば 　クラウドDWHのRedshift、BigQuery、Synapse、そしてSnowflake。 SNSやネットでは 　『Redshiftを使ってみた』『Snowflakeと比べてみた』などの記事を目に することが多い。 これらの製品が流行っている理由は 　・手軽に始められる 　・性能が良い 　・クラウドベンダーのプロダクトと連係ができる　等々 ではないかと想像している。 一方、Teradataに関する印象を聞いてみると　 　Aさん：『えー

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          TeradataDWH【Vantage】の伝道師

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