Gli strumenti Teradata per prendere decisioni

Aziende

La nuova versione di Teradata Warehouse Miner, la 4.0, offre due significative innovazioni: l’automazione della generazione di dati per
le analisi qualitative e la creazione di profili capaci di automatizzare tutti gli step per la valutazione dei dati

La mancanza di dati aggiornati, puliti e non contaminati rende molto difficile ai manager aziendali prendere rapidamente decisioni importanti per lo sviluppo del business. Secondo il Data Warehousing Institute il problema della qualità dei dati costa al business americano circa 600 miliardi di dollari all’anno e la scarsa qualità dei dati contribuisce alla perdita di tempo, soldi e risorse e a deteriorare la customer satisfaction. Per fronteggiare questa situazione, Teradata ha sviluppato il software di datamining Teradata Warehouse Miner che, nella nuova versione, la 4.0, contiene due principali innovazioni: la prima significativa innovazione riguarda il nuovo software che consente di automatizzare la generazione di dati per le analisi qualitative, analizzando i dati dell’intero data warehouse ed estraendo quelli di maggiore interesse rendendoli disponibili per le analisi; la seconda innovazione offre built-in intelligence in grado di creare profili capaci di automatizzare tutti gli step per la valutazione dei dati, identificando pattern o anomalie nei dati stessi. Oltre al data mining software, Teradata ha ottimizzato i propri servizi di consulenza per la data quality aggiungendo le tecniche di data mining che permettono la profilazione di dati all’interno del database, offrendo così la possibilità di individuare e risolvere molteplici problematiche riguardanti la gestione dei dati, tra cui l’eliminazione di doppi record, l’individuazione di dati mancanti, la verifica dell’esattezza e il format dei dati e l’intercettazione di dati errati che potrebbero distorcere le analisi. “Le grandi aziende che operano continuativamente 24 ore al giorno, 7 giorni su 7, non hanno a disposizione il tempo di risolvere con i data warehouse tradizionali i problemi inerenti la gestione qualitativa del trattamento dei dati. La velocità con cui un’azienda può razionalizzare, trasformare e assorbire i dati all’interno di un data warehouse rappresenta un fattore critico per il successo dell’impresa”, ha dichiarato Michael Gonzales, presidente di The Focus Group.

Autore: ITespresso
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