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Teradata erleichtert Entwicklung von Datenanalysen im "Sandbox-Verfahren"

Von Teradata Deutschland

. - Europachef Hermann Wimmer: "Business-Anwender können mit Teradata Data Lab schneller Analysen entwickeln und damit neue Erkenntnisse gewinnen." Mit der neuen Software Teradata Data Lab von Teradata (NYSE: TDC) können Unternehmen im "Sandbox-Verfahren"...

Düsseldorf, 08.02.2012 - .

- Europachef Hermann Wimmer: "Business-Anwender können mit Teradata Data Lab schneller Analysen entwickeln und damit neue Erkenntnisse gewinnen."

Mit der neuen Software Teradata Data Lab von Teradata (NYSE: TDC) können Unternehmen im "Sandbox-Verfahren" neue Analysen in kürzester Zeit entwickeln und direkt mit den im Data Warehouse gespeicherten Daten testen. So lässt sich unmittelbar beurteilen, ob neu entwickelte Analysen praxistauglichere Ergebnisse liefern und dadurch helfen, Trends aufzuspüren, ungenutzte Geschäftschancen zu ergreifen oder auf Marktveränderungen zu reagieren. Teradata Professional Services unterstützt Unternehmen bei der Implementierung von Teradata Data Lab.

"Mit Teradata Data Lab entwickeln Business-Anwender in weniger als fünf Minuten neue Analysen", sagte Hermann Wimmer, President Europe, Middle East and Africa, Teradata. "Zudem profitiert die IT-Abteilung von einem geringeren Total Cost of Ownership, integrierten Sicherheits- und Datenschutzfunktionen sowie einer einfacheren Verwaltung. Darüber hinaus können unsere Kunden die entwickelten Analysen und darauf basierende Anwendungen leichter implementieren."

Teradata Data Lab ist eine analytische Arbeits- und Entwicklungsumgebung, die den Business-Anwendern und IT-Spezialisten Datenbankspeicher und Systemressourcen bereitstellt, um kurzfristig Ad-hoc-Analysen und Proof-of-Concepts durchzuführen oder um Anwendungen sowie Qualitätssicherungsverfahren zu testen. Mit der Software lassen sich neue Daten schnell in einen separaten Teil des Data Warehouse laden, wo sie gemeinsam mit bereits vorhandenen Daten analysiert werden können. Mit diesem "Sandbox-Verfahren" kann beispielsweise schnell festgestellt werden, ob eine neu entwickelte Analyse den Praxistest erfolgreich bestanden hat oder ob sie verworfen werden muss.

Teradata Data Lab warnt die Datenbankadministratoren zudem, wenn die voreingestellte Lebensdauer erreicht oder die Speicherkapazität ausgeschöpft wird, und vereinfacht so das Management des "Sandbox-Verfahrens". Für die Software gelten zudem die Kriterien des Workload Management, so dass sichergestellt ist, dass fehlerhafte oder komplexe Abfragen innerhalb von Teradata Data Lab die Abfragen anderer Anwender nicht beeinträchtigen.

"Business Intelligence als Self-Service - das ist ein wichtiger Entwicklungsschritt. Aber oft entstehen dabei Interessenskonflikte zwischen den Business-Anwendern, die ungehinderten Datenzugriff benötigen, um neue Analysen zu konzipieren, und IT-Verantwortlichen, die für die Sicherheit, Performance und Qualität der analytischen Umgebung zu sorgen haben", sagte Claudia Imhoff, President, Intelligent Solutions. "Teradata Data Lab bietet beiden Gruppen, was sie brauchen: Business-Anwender erhalten ungehinderten Zugang zu wertvollen Daten und IT-Verantwortliche können dies überwachen und regulieren."

Ohne Teradata Data Lab erweist es sich für Business-Anwender aufgrund von Data Warehouse Governance-Richtlinien und anderen Sicherheitsbestimmungen oftmals als schwierig, zusätzliche Datenquellen mit den vorhandenen Daten zu integrieren. Wenn sie bei der IT-Abteilung beantragen, die Daten vorübergehend ins Data Warehouse zu laden, dauert dies mitunter Wochen oder Monate. Angesichts dessen ist es für die Anwender praktisch unmöglich, neue Szenarien zu testen und zu erforschen, die zu neuartigen Erkenntnissen über das Geschäft führen könnten. Daher richten sich viele auf eigene Faust Data Marts ein. Dies verursacht zusätzlichen Aufwand in Form von externen Servern, auf denen die Daten repliziert werden, sowie der dazugehörigen Software und Support-Ressourcen.

"Analytische Arbeitsumgebungen oder 'Sandbox-Verfahren', die sich im Self-Service nutzen lassen, sind eine sinnvolle Alternative zu Data Marts, mit denen Modelle und Prototypen von Analysen entwickelt und getestet werden", sagte Colin White, President des US-Beratungsunternehmens BI Research. "Teradata Data Lab ist ein leistungsfähiges Tool, um diese Sandbox-Umgebungen einzurichten und zu verwalten."

Praktische Beispiele für den Einsatz von Teradata Data Lab

"Für Bouygues Telecom ist Teradata Data Lab eine wichtige Neuentwicklung, da jedem Geschäftsbereich eine eigene 'Sandbox' für Experimente, einmalige Analysen und Ad-hoc-Abfragen bereitgestellt werden kann", sagte Marielle Vo-Van Liger, Director of Business Intelligence and Customer Knowledge, Bouygues Telecom. "Sobald die Analysen ausgereift sind, lassen sie sich ins Enterprise Data Warehouse übertragen, sodass auch andere Nutzer darauf zugreifen können. Die IT-Abteilung überwacht die Aktivitäten und sorgt dafür, dass für strategische Abfragen eine zufriedenstellende Performance verfügbar ist, dass Daten effizient geladen werden und dass Reportingprozesse wirtschaftlich sind."

"Business-Anwender müssen gemäß den Anforderungen des Unternehmens auf Daten und analytische Anwendungen zugreifen können", sagte Renee DePalo, Manager, Information Management and Business Insights, Pharmaceutical Segment, Cardinal Health. "Mit dem Data Lab in unserem Data Warehouse können wir aus riesigen Datenmengen schneller aussagekräftige, wertvolle Erkenntnisse für unsere internen Kunden gewinnen."

Im Folgenden weitere Anwendungsszenarien von Teradata Data Lab in anderen Branchen:

Unterhaltungsbranche - Der Marketingleiter eines großen Unterhaltungskonzerns hat eine Kampagne gestartet, mit der ein Paket aus Telefon-, Fernseh- und Internet-Services vermarktet wird. Nun muss er die Ergebnisse analysieren, um zu erkennen, wie sich die Kampagne auf den Umsatz des Unternehmens auswirkt. Die IT-Abteilung ist mit der Bearbeitung von Anfragen jedoch zwei Monate im Verzug und kann dem Marketingleiter die Ergebnisse, die er benötigt, um seine nächsten Maßnahmen zu planen, nicht innerhalb von wenigen Stunden liefern. Stattdessen richtet sich der Marketingverantwortliche mit Teradata Data Lab einen eigenen Arbeitsbereich innerhalb des Data Warehouse ein. So kann er sofort mit der Auswertung beginnen und die Kampagne anpassen, um die erwarteten Quartalsumsätze zu erreichen.

Einzelhandel - Um die Umsätze im Weihnachtsgeschäft zu steigern, will ein Business-Analyst mit Hilfe geospatialer Daten herausfinden, wo vorübergehend weitere Verkaufsstellen eingerichtet werden könnten. Er benötigt zunächst einen Prototypen, mit dem er verschiedene Szenarien testen kann. In Teradata Data Lab entwickelt der Analyst den Prototypen einer geospatialen Anwendung, in der er die neuen geospatialen Daten mit den vorhandenen Unternehmensdaten kombiniert. Innerhalb weniger Stunden trägt der Proof-of-Concept im Teradata Data Warehouse Früchte und der Analyst kann diejenigen Orte bestimmen, an denen das Unternehmen vorübergehend Verkaufsstellen einrichten sollte, um den Umsatz zu steigern.

Finanzdienstleister - Ein Finanzdienstleister plant einen anderen zu übernehmen, um seinen Kundenstamm und sein Kreditportfolio für Kleinunternehmen zu erweitern. Das Unternehmen führt daher eine Due Diligence-Prüfung durch. Diese schließt eine Analyse von tausenden Konten und zahlreichen Produkten ein, die der andere Finanzdienstleister in mehreren US-Bundesstaaten anbietet. Die Business-Analysten nutzen Teradata Data Lab, um die Daten der beiden Unternehmen zu schnell zu kombinieren. Obwohl das zu übernehmende Unternehmen attraktiv erscheint, erkennen die Analysten, dass der Kauf nicht profitabel wäre. Die Kunden des anderen Finanzdienstleisters gehören nicht zum entsprechenden Marktsegment und lassen zudem nur ein begrenztes Wachstumspotenzial erwarten.

Weiterführende Links (in englischer Sprache):

1. Teradata Magazin: Freedom to explore, Gary Ryback

2. Teradata Case Study:

3. Teradata Magazin: [url=http://www.teradatamagazine.com/v10n03/Tech2Tech/Agile-Analytics/]Hunt for Customer Insight - Cabelas Agile Analytics

4. Teradata Video: Fragrant Sleeper Hit

5. Teradata Video: Teradata Data Lab

08. Feb 2012

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