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Teradata Aster が提供する SQL-MapReduce関数と用途

ビッグデータの活用分野

Teradata Aster には、約70以上の事前に用意された、配備済みの SQL-MapReduce(R)関数が存在します。専門的なデータ分析とその事前準備段階で必要となる関数が用意され、それらのすべてが並列分散処理できるようになっています。また、これらの分析関数を利用することによって、データ主導型の業務が展開されるマーケティング、商品開発、品質管理、リスク、不正検知などの分野で活用が可能です。

主な関数の種類

MapReduce処理の関数としてプレパッケージ化された約70以上の関数が利用可能です。分析ユーザーは関数を SQL内にて呼び出すことにより、簡単に MapReduce処理を実行できます。

  • 時系列/経路分析: セッショナイズ、時系列などの順序データにおけるパターン発見
  • 統計解析: 各種基礎統計、および回帰分析などの多変量解析
  • テキスト分析: 文章および文字列からキーワードを抽出/分割
  • クラスター分析: 類似のデータ傾向に基づいてグルーピング
  • デシジョンツリー分析: 分岐ルールに基づく予測モデルを構築
  • 関連性分析: データ間の重要な関係を発見
  • データ変換: 各種データ変換、操作機能

利用用途

関数の利用により、以下のような分野に対して分析を適用し、大規模なデータに内在している知見を導出することが可能となります。

  • マルチチャネル・アトリビューション分析: 各マーケティング活動の貢献度を定量化
  • デジタル・コンテンツの最適化: 利益を最大化する広告、商品、メッセージの選定
  • Webサイト経路、ゴールデンパス分析: Webサイト導線上のボトルネックと、ゴール行動への有効経路理解
  • インフルエンサーおよび口コミ分析: 社会ネットワーク上の影響度理解
  • クロスセル、リコメンデーション: 類似性に基づく提案商品の特定
  • 不正検知: 不正のパターン、ルールの理解
  • マシンおよびセンサーデータ分析: 品質コントロールや異常検知
  • 顧客行動予測(解約や離反、購入、デフォルトなど): 行動モデリングおよび確率スコア計算

Teradata Aster 概要