数据仓库(Teradata)
NCR Teradata数据仓库
灵活的,可扩展的
+
Teradata CLDM包括:7 个主题域, 328个主实体,905 个属性和460个业务关系
公司主要产品
基于CLDM建立集中的业务模型,使业务人员能够轻松分析:
谁是我们最有价值的客户… 按在网时间,消费金额,收入,年龄,地域,业务规模... 按产品使用情况 (国内,国际,接线员服务,呼叫卡,全部) 在我们最好的客户中,谁最有可能流失? 我们的基站有问题吗? 我们可以将流失模式与用户的家庭关系或一个呼叫频繁的基 站对应起来吗? 按欺诈类型划分的欺诈模式? 我们的网络使用峰值占总使用的百分比? 我们应该向谁推销新产品或服务? 那些客户我们应该让给我们的竞争对手? 针对一个选定的用户群体,最赢利的产品/服务组合是什么? 吸引某一类用户的最恰当的消息,媒体,和渠道是什么? ……
在移动信息化领域提供完整的数据仓库解决方案h增值应用和服务基本应用基础设施系统集成项目实施客户分析收入分析高级应用opensystemwindow2000mppsmpdwplatformteradatardbms客户流失模型commldm欺诈管理fraud50产品服务分析市场份额分析服务质量分析市场促销分析etl业务系统源系统cdrtapdecode客户价值模型营销计划预演rps20客户关系管理crm40客户信用模型价格敏感度模型产品亲和度模型绩效管理pmm30催收管理collection40olapmdsdiskarrayopensystemncrunixbardatamining数据仓库在移动行业的基本应用基本应用客户分析收入分析产品服务分析市场份额分析服务质量分析市场促销分析客户分析收入分析产品服务分析?客户分群?客户总量多维分析?新增流失客户多维分析?客户通话行为多维分析?客户缴费行为多维分析?高风险高额客户多维分析?客户转网多维分析?各网元客户数及通信情况多维分析?特定时段通信时长最大前100名客户报表?特定时段通信费用最高前100名客户报表?互转客户统计报表?大客户特征多维分析?大客户业务量多维分析?前100名集团大客户报表?前100名个人大客户报表?高额客户前100名客户报表?各网元客户数及通信情况同期比较报表?收入总量多维分析?arpu多维分析?收入结构多维分析?网络多维分析?预付费多维分析?客户缴费多维分析?客户欠费多维分析?新增客户缴费欠费多维分析?业务量多维分析?业务资源使用特征多维分析?网络流向和流量特征多维分析?热点小区多维分析?业务量报表依业务种类?各类卡资源统计报表?号码资源统计报表?各基站交换机负载统计报表?各网元通信情况同期比较比报表数据仓库在移动行业的基本应用客户分析收入分析产品服务分析市场份额分析服务质量分析市场促销分析市场份额分析服务质量分析市场促销分析?市场占有率多维分析?竞争对手发展情况多维分析?供应商市场行为特征多维分析?合作商市场行为特征多维分析?各竞争对手市场占有率报表?同类设备供应商对比报表?合作商代收费报表?客户服务质量多维分析?客户服务时限多维分析?客户咨询查询焦点多维分析?客户投诉焦点多维分析?客户满意度多维分析?客户投诉状况报表?营销渠道多维分析?代理商客户发展多维分析?代理商业务发展多维分析?宣传促销多维分析?营销人员素质多维分析?最佳促销活动报表基本
Teradata基础教程
Teradata基础教程1. 数据仓库(Data Warehouse)：Teradata是一种专门用于构建和管理数据仓库的系统。
数据仓库是一个集成、主题导向、可变和持续的数据集，用于支持企业的决策制定过程。
2. 分布式架构：Teradata采用分布式架构，将数据存储在多个节点上，使得数据的访问和处理更加高效和可扩展。
3. AMP(Access Module Processor)：AMP是Teradata的核心组件，负责存储和处理数据。
每个节点上都有多个AMP，它们负责将数据分片存储在磁盘上，并处理查询请求。
4. Vantage：Vantage是Teradata的最新版本，提供了集成分析引擎、存储、数据管理和高级分析功能。
1. 创建数据库：使用CREATE DATABASE语句可以创建数据库。
例如，CREATE DATABASE mydatabase;2. 创建表格：使用CREATE TABLE语句可以创建表格。
例如，CREATE TABLE mytable (column1 INT, column2 VARCHAR(100));3. 插入数据：使用INSERT INTO语句可以插入数据到表格中。
例如，INSERT INTO mytable VALUES (1, 'data1');4. 查询数据：使用SELECT语句可以查询数据。
例如，SELECT * FROM mytable;5. 更新数据：使用UPDATE语句可以更新表格中的数据。
例如，UPDATE mytable SET column1 = 2 WHERE column2 = 'data1';6. 删除数据：使用DELETE语句可以删除表格中的数据。
例如，DELETE FROM mytable WHERE column1 = 2;7. 删除表格：使用DROP TABLE语句可以删除表格。
例如，DROP TABLE mytable;1. 数据分区：可以根据特定的列将数据进行分区存储，以提高查询性能。
Teradata大数据一体化平台介绍
产品说明
动态数据仓库产品，支持SSD 动态数据仓库产品，不支持SSD 数据仓库一体机 数据集市一体机，SMP节点 海量数据分析一体机 Hadoop一体机 Aster一体机 Aster数据库软件（仅限部分客户） Hadoop软件 Teradata提供企业云部署环境 双/多系统管理解决方案 虚拟存储/多级存储解决方案 Teradata平台互联互通解决方案 基本功能已集成在Teradata一体机中，数据实验室等额外功能需付费 整合营销解决方案 Teradata-SAS高性能分析一体机 Teradata-SAP分析解决方案 TD提供免费的ABU备份软件，由客户提供网络备份环境 TD提供备份插件，由客户提供带机、带库等备份架构 TD提供完整备份解决方案，包括NBU备份软件，以及Quantum，Da ta Domain等备份设备 包含元数据、数据质量、数据标准等 ETL调度工具 门户产品 管理驾驶舱 前端工具，数据挖掘分析工具
teradatagca可销售产品一览表产品类型产品定位最新产品型号产品说明teradata6750h6750hx动态数据仓库产品支持ssdteradata6700c动态数据仓库产品丌支持ssdteradata2800数据仓库一体机teradata670h670c数据集市一体机smp节点teradata1700海量数据分析一体机haddopappliancehadoop一体机探索平台asterapplianceaster一体机astersoftwareonlyaster数据库软件仅限部分客户hadoopsoftwareonlyhadoop软件teradatadatalabteradata提供企业云部署环境unity双多系统管理解决方案tvs虚拟存储多级存储解决方案querygridteradata平台互联互通解决方案viewpoint基本功能已集成在teradata一体机中数据实验室等额外功能需付费applicationcim整合营销解决方案teradataappliancesasteradatasas高性能分析一体机teradataanalyticssapteradatasap分析解决方案abuappliancebackuputilitytd提供免费的abu备份软件由客户提供网络备份环境tdeteradataextensiontd提供备份插件由客户提供带机带库等备份架构advocatedbartd提供完整备份解决方案包括nbu备份软件以及quantumdatadomain等备份设备数据管控teradata数据管控平台包含元数据数据质量数据标准等etlautomationetl调度工具teradataportal门户产品tetadatadashboard管理驾驶舱合作伙伴产品qlikviewspotfiretableaumicrostrategycelebrus前端工具数据挖掘分析工具其它工具其它产品数据库系统管理软件产品硬件产品数据平台数据仓库数据备份合作产品datamartapplianceintegratedbigdataplatformdatawarehouseapplianceactiveenterprisedatawarehouseappliancehadoopasterbiganalyticsappliancesashighperformanceanalytics规模up8tbup234pbup54p
Teradata案例分析
话费流失预防系统 5.报表管理子系统(FraudSentry*Reporter) 提供一些预定义的统计和管理报表，提供欺 诈记录及客户信息。这些表报是用OLAP动态 报表工具实现的。如主叫号码通话报警统计、 最可疑的前100个通话、按通话类型分析报警 情况、可疑事件详细报表、可疑事件分析与 处理、欺诈事件统计表、反欺诈小组处理事 件统计等等。
话费流失预防系统 介绍
话费流失预防系统(FraudSENTRY)是通过对大 量的客户档案和通话历史数据的分析从而获 取客户的通话行为信息，采用传统的基于规 则的侦测方法和现代先进的神经网络智能技 术为综合分析手段，建立一个通话行为智能 库，可以侦测漫游、客户欺诈、代理商欺诈、 利用盗窃手机通话等几类欺诈行为，当通话 记录或交易出现在正常模式以外时，系统能 马上识别，实时地现场侦测、追踪潜在的恶 意盗打电话者，和预测可能会恶意盗打电话 的客户，防盗打小组在电信公司的经营政策 为指导的原则下，对违反规定的客户采取必 要的措施，以追回损失、降低电信公司经营 风险和防止资产流失的决策支持系统。
7.预测模型子系统(FraudSentry*Predictor)
8.客户分析子系统(CustomerBI)
话费流失预防系统
1.维护界面子系统(FraudSentry*Profiler)
结构
是客户端的交互窗口。Profiler主要用于设 置和修改报警和界限。报警设置将侦测识别 所有通话记录中的各类欺诈行为，知道侦测 什么和如何侦测。正常情况下，报警参数仅 在第一次安装时设置一次。
案例：远传电信(FarEasTone)
降低经营成本 相 互 矛 相 盾 互 矛 盾
提高客户满意度 案例 分析解决？ 如何解决？
案例：远传电信(FarEasTone) 降低经营成本
Teradata数据库介绍
SMP 体系架构
Multi-Node MPP
NCR Rack-Based Cabinets
NCR MPP系统的一些特性
Teradata数据库软件:它允许多个SMP运行在Teradata数据库上，并扮演单个 实例角色．
可升级的BYNET连接:当增加节点时，相应的增加了带宽． 并行可升级性：通过安装/升级多个SMPs 实现软件的并行安装和升级． AWS（Administration Workstation） :单点操作控制及升级服务管理． SMP：SMP只需要负责管理各自资源 还有一些冗余的组件：两个BYNET,在一个磁盘组中有两个磁盘控制器,又模
Network-Attached client software Overview
CLI提供对Teradata最大限度的连接和访问性，ODBC作为业内标准是更多的应用程序 可以连接到Teradata
Micro Teradata Director Program (MTDP) 是Teradata 提供的网络连接环境下的TDP实现，它和渠道连接下的TDP功能基本一致，唯一的区别 是它不负责session在多个PEs之间的分配，此功能由运行在Teradata系统上的Connect and Assign Servers 实现
据集成的企业范围的数据库，保证数据的一致性 高可用性 并行装载及卸数处理
强大的并行装载，load与unload工具可升级性，这些工具如：Fastload、 Multiload、TPump、and FastExport
主题
What is Teradata? Teradata数据库竞争优势 Teradata RDBMS 架构 Teradata 系统架构 Teradata 数据库与数据库用户的比较 数据存储和访问
常见的数据库管理系统介绍
常见的数据库管理系统介绍数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种用来管理和组织数据库的软件系统。
它提供了数据的存储、访问、管理和控制的功能，能够有效地管理大量的数据，并且支持多用户并发操作。
在现代信息技术的发展中，数据库管理系统扮演着至关重要的角色。
本文将介绍几种常见的数据库管理系统。
I. 关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）关系型数据库管理系统是目前应用最广泛的数据库类型。
它采用了关系模型来组织数据，并通过表格的形式来存储实体和属性之间的关系。
关系型数据库具有良好的结构化特性，支持SQL语言进行数据查询和操作。
其中，Oracle、MySQL和SQL Server是使用较为广泛的关系型数据库管理系统。
1. OracleOracle数据库是目前全球最大的关系型数据库管理系统。
它具有强大的性能和稳定性，能够处理大规模的数据操作。
Oracle支持多种数据类型和数据存储引擎，提供了高级的数据安全和管理功能。
它广泛应用于企业级应用和大型数据处理系统。
2. MySQLMySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，因其简单易用和高性能而广受欢迎。
MySQL特点是速度快、占用资源少，并支持多种平台。
它广泛应用于各种Web应用程序，如电子商务网站、博客和论坛等。
3. SQL ServerSQL Server是微软公司开发的关系型数据库管理系统，适用于在Windows平台上开发和部署企业级数据库应用。
SQL Server具有良好的可扩展性和安全性，支持大规模数据的处理和分析。
它被广泛应用于大型企业和组织中。
II. 非关系型数据库管理系统（NoSQL）随着大数据和云计算的兴起，非关系型数据库管理系统逐渐受到关注。
非关系型数据库不采用表格形式的存储结构，而是使用键值对、文档、图形等方式来组织数据。
数据仓库名词解释
数据仓库名词解释数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、直接面向最终用户的数据集合，用于支持企业决策制定、分析和决策支持系统。
数据仓库是一个独立的数据存储和管理系统，其目标是针对企业中各个部门的数据进行整合、清洗、加工和建模，从而提供一套一致、可信、易于访问和理解的数据，帮助用户进行数据分析和企业决策。
以下是一些与数据仓库相关的重要概念和名词的解释：1. 数据集成：将来自不同数据源的数据整合到数据仓库中，包括内部和外部数据源。
2. 数据清洗：数据清洗是指通过一系列的操作，消除数据中的错误、重复、缺失和不一致的部分，提高数据的质量。
3. 数据加工：对数据进行转换、聚合、计算和抽取，以满足用户的特定需求和分析目的。
4. 主题：数据仓库的主题是指根据企业的业务需求而组织起来的数据类别或领域，例如销售、人力资源、供应链等。
5. 元数据：元数据是描述数据的数据，包括数据的源头、结构、定义、关系等。
元数据对于数据仓库的管理和使用非常重要。
6. 维度：维度是数据仓库中描述主题的属性，如时间、地理位置、产品、客户等，用于分析和查询。
7. 度量：度量是数据仓库中可以计量和比较的数据，如销售额、利润、客户数量等。
8. 星型模式：星型模式是一种常见的数据仓库建模技术，其中一个中心表（事实表）围绕着多个维度表进行关联。
9. 粒度：粒度是指数据仓库中所记录的事实的详细程度，如日销售额、月销售额、年销售额等。
10. OLAP（联机分析处理）：OLAP是一种针对多维数据进行快速查询和分析的技术，通过透视表、图表和报表等方式展现数据。
11. ETL（抽取、转换和加载）：ETL是数据仓库中的核心过程，用于从源系统中抽取数据，通过转换和加工后加载到数据仓库中。
12. 决策支持系统：决策支持系统是通过利用数据仓库中的数据和分析工具，辅助管理层做出决策的信息系统。
数据仓库在企业中扮演着重要的角色，它能够提供一致、准确的数据，帮助企业决策者进行数据分析和制定决策。
基于Teradata数据仓库的零售业商务智能模型
关键 词 ： ｅ ｄｔ 数据 仓库 ； Ｔｒ ａ ； ａ ａ 零售 业 ； 商务 智能
Ｋｅ ｒ ｓ：ｔｒ ｄ ｔ； ａａｗａｅ ｏ ｅ ｒｔｉ ｔａ ｅ ｂｕ ｉ ｓ ｎｅｌｇ ｎ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ｅａ ａａ ｄ ｔ ｒ ｈ ｕｓ ； ｅａｌ ｒ ｄ ； ｓｎｅｓｉ ｔｌ ｅ ｃ ｉ
摘要 ： 随着信 息技 术 的飞速 发展 以 及在 商业 领域 的 广泛应 用 ，处理 海 量数据 的商务 智 能技 术在 零售 行 业得 到 了广泛 的应 用 。本 丈介 绍 了
Ｔｒｄｔ 的数据 仓库 的体 系结构和 主要 技 术模块 ， 述 了基 于 Ｔｒｄｔ数据 仓库 基础 之上 的 商务 智 能 系统 在零 售 企业 的构 建和 主题 分析 。为零 ｅ ａ ａ ａ 论 ｅ ａ ａ ａ
ｔｃ ｎ ｌｇ ｎ ｔ ｅ ｅａｌ ｎ ｓｒ ｈ ｓ ｅ ｎ ｗｉｅｙ ｓ ｄ．Ｔｈ ｓ ａ ｒ ｉ ｒｄｕ ｅ ｈｅ Ｔｅ ａ ａａ ｄ ｔ ｒｈ ｕ ｅ ａ ｃ ｉｅ ｔ ｒ ｎ ｉ ｅ ｈ ｉａ ｍｏ ｕｅ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｉ ｈ ｒｔｉ ｉｄｕ ｔｙ ａ ｂ ｅ ｄ ｌ ｕ ｅ ｉ ｐ ｐｅ ｎｔｏ ｃ ｓ ｔ ｒｄ ｔ ａａ ｗａ ｅ ｏ ｓ ｒｈ ｔｃｕｅ ａ ｄ ｍａｎ ｔｃ ｎ ｃ ｌ ｄｌ
・１０・ ５
价 值工程
基 于 Ｔ ｒ ｄ ｔ 据 仓 库 的零 售 业 商务 智 能模 型 ｅａ ａａ数
Ｂ．．Ｍ ｏｄ ｌＢａ ｅ ｏｎ Ｔｅ ａ ｔ ｔ ａ ｅ ｕｓ ｎ Ｒｅ ａｉ ｎｇ Ｉ ｅ ｓ ｄ ｒ ｄａ ａ Ｄａ ａ Ｗ ｒ ｈｏ ｅ Ｉ ｔ ｌ ｉ
季 显 武 Ｊ ａ ｗｕ 田大 钢 Ｔ ａ ａ ａ ｇ ｉ ｎ ； Ｘｉ ｉｎ Ｄ ｇ ｎ
Teradata理论
1、数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。
数据仓库是一个综合的解决方案，主要用来帮助企业有关主管部门和业务人员做出更符合业务发展规律的决策。
决策支持系统也是数据仓库的代名词。
2 、OLTP（联机事务处理）系统即生产系统，是时间驱动、面向应用的。
OLTP基本特点：数据在系统中产生基于交易的处理系统每次交易牵涉的数据量很小对响应时间要求非常高用户数量非常庞大，主要是操作人员数据库的各种操作主要基于索引进行3、OLAP(联机分析处理)是基于数据仓库的信息分析处理过程，是数据仓库的用户接口部分。
OLAP特点：本身不产生数据，其基础数据来源于生产系统中的操作数据基于查询的分析系统复杂查询，经常使用多表连接、全表扫描等，牵涉的数据量往往十分庞大响应时间与具体查询有很大关系用户数量相对较少，其用户主要是业务人员与管理人员由于业务问题的不固定，数据库的各种操作不能完全基于索引进行4 、数据仓库中的详细数据和小结数据为什么要有小结数据：数据仓库的引擎—数据库系统—不适合处理大量的数据---出现小结数据，但是详细数据不能删除。
降低存储系统投资降低MIPS投资5、数据仓库和数据集市数据仓库是企业级的，能为整个企业各个部门的运行提供决策支持手段数据集市是部门级的，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，也称之为部门级数据仓库6、数据集市分为独立的数据集市和从属的数据集市7、衡量数据仓库引擎国际上标准的计算机系统的测试组织是TPC，它定义了专门针对决策支持系统（数据仓库）的基准测试指标。
TPC（transaction processing performance council）是一个非赢利的国际组织，专门定义交易处理和数据库的测试标准8、测试标准TCP-D是早期衡量决策支持系统的测试指标，主要考虑三方面的指标QppD（Query Processing Power D）描述了系统的复杂查询处理能力。
Teradata数据库配置说明
1．Teradata Client安装说明1、安装程序地址：ftp://10.3.7.141/2、点击Setup.exe，开始运行安装程序3、出现如下安装启动画面：4、选择Custom安装方式（请不要选择Typical）5、选择安装组件请依次选择以下程序：6、点击Next直至完成2．Teradata数据库配置说明1）测试数据库说明2）配置ODBC1、打开odbc数据源管理器、选择系统dsn页点击【添加】按钮2、选择T eradata驱动程序，点击【Finish】按钮3、填DB Source、T eradata Info、Uername、Password等选项点击【ok】按钮完成。
说明：●Data Source：odbc的名称●Teradata Server Info Name(s)：Teradata数据库的IP地址●Username：用户名●Password：密码●Default Database：默认数据库3）配置HOST文件1、打开系统目录－system32－Drivers－etc（如XP系统：C:\Windows\system32\drivers\etc）下的hosts文件2、填写T eradata数据库的CLI接口地址：如127.0.0.1 localhost10.3.7.9 cpcimtcop1说明：第一部分为Teradata的ip地址，后面为任意名字和cop1、cop2的组合3．Teradata客户端配置1） Teradata Administrator配置选择菜单T ools/Options修改General选项，选中用SQL Assistant代替查询窗口选项。
完成OK后可以选择查询按钮进入T eradata SQL Assistant2） Teradata SQL Assistant配置选择菜单T ools/Options修改查询选项卡，选中只提交选中的查询语句选项。
teradata 脱敏函数
teradata 脱敏函数在数据挖掘和数据分析领域，隐私保护一直是一个非常重要的话题。
由于数据的敏感性，一些敏感数据的直接公开会导致用户的隐私泄露，所以需要进行一定的处理来保护用户隐私。
Teradata是一种流行的数据仓库，它提供了一系列的脱敏函数，方便我们对数据进行处理，以保证敏感数据的安全性。
脱敏函数是一种将原始文本转换为不可破解的字符组合的函数，并将其用于保护私人数据的方法。
在 Teradata 数据库中，可以使用以下脱敏函数来处理数据：1. REPLACE函数： REPLACE 函数将所有出现的指定子字符串替换为其他字符或子字符串。
这对于对字符串数据进行深度脱敏时非常有用。
例如，使用 REPLACE 函数隐藏一个电子邮件地址中的商家域名。
2. TRIM函数： TRIM 函数用于截断字符串的前导或尾随空格。
在脱敏用户姓名、地址等有人名、地址的场合使用效果很好。
3. SUBSTR函数： SUBSTR 函数允许您提取指定字符串中的字符子字符串。
你可以使用它来脱敏身份证号码，手机号码等信息。
4. HASHROW函数： HASHROW 函数将类似于 XOR 的函数应用于每一行数据，而不是完整的表数据。
生成的哈希值将在所有内容进行比较之前进一步混合和扰动。
在数据保密性很高的情况下使用效果非常好。
5. RANDOM函数/RANDOM（N）函数。
RANDOM 生成一个从0到1的随机数。
RANDOM（N）生成一个以0开始，但不包括N的随机整数。
在一些数据不是特别敏感的情况下，可以使用 RANDOM（N）函数来实现深层次的脱敏。
在使用 Teradata 脱敏函数时，还需要遵循以下一些规则：1.保证数据的唯一性。
在脱敏过程中，不要使用生成全局唯一标识符等机制，这样可能会破坏数据的唯一性。
2.注意数据的完整性。
在脱敏过程中，必须确保数据的完整性以维护数据的准确性。
3.考虑脱敏前后的数据。
在脱敏过程中，要确定脱敏前后数据的差异，以便在确保数据安全性的同时保持数据的可分析性和可用性。
teradata数据仓库简介
案例二：某电商公司的数据仓库应用
总结词
智能的数据分析
详细描述
某电商公司利用Teradata数据仓库进行智能的数据分析。通过数据仓库，电商公司能够全面了解用户 行为、产品趋势和市场动态。基于数据分析结果，电商公司优化了产品推荐、库存管理和物流配送， 提升了用户体验和业务效益。
案例三：某政府机构的数据仓库实践
数据仓库优化
为了平衡大规模数据处理和查询性能，出现了新型数据仓库技术，如 列式存储、向量化计算等，以提高数据处理和查询效率。
03
CATALOGUE
Teradata数据仓库简介
Teradata公司简介
成立时间
Teradata成立于1979年，是全球领先的数据仓库和数据分析解决 方案提供商。
总部位置
Teradata总部位于美国，在全球范围内拥有广泛的客户和合作伙伴 。
产品与服务
Teradata提供数据仓库、大数据解决方案、云计算和人工智能等服 务，帮助企业实现数据驱动的决策。
Teradata数据仓库的特点
高效性能
Teradata数据仓库采用高性能的硬件和 软件架构，支持大规模数据的快速查询
和处理。
模块化架构
Teradata数据仓库采用模块化架构，将数据仓库划分为多个模块，包括数据集 成模块、数据存储模块、数据查询模块等。这种设计可以提高系统的可扩展性 和灵活性。
数据存储技术
列式存储
Teradata采用列式存储技术，将数据按照 列进行存储，而不是传统的行式存储。列 式存储可以提高数据压缩比和查询效率， 尤其适用于大量数据的分析查询。
阐述本报告的目的和主要内容，为后 续章节提供概述。
分析企业对于数据仓库的需求，以及 Teradata数据仓库如何满足这些需求 。
Teradata分析
1、 Teradata 优势 ，能否打数据并发 1）优势以下是部分Teradata 客户数据仓库管理的内容，可说明Teradata 系统的强大处理能力： •多达千亿行数据的数据库表格 •每天数据加载超过30亿条记录 •每天捕获3000万笔客户交易 •每天为消费者在线提供150万种个性化产品和服务 •每小时处理100万次数据库查询 •每天响应1万个并发数据仓库用户 • 业务查询响应时间仅为40-50毫秒2）并发问题：机制 ：Teradata 巨表数据存放机制好像是每个节点均匀分布表中一部分数据，当查询的时候每个节点并行查询，结果汇总到某个节点反馈给查询者。
这个复杂查询的实例形象地说明了Teradata 的多维并行处理机制。
Multi-Step 并 行并 行 作2. 搜 索 Orders3. 联 接 Lineitem & Orders 并 行同 时与 各 自 相 关据图8-16 Teradata 内部并行处理机制说明这里假设系统配置有4个虚拟处理器(VPROC)，某个复杂查询被优化器分解成了7个步骤，图中SUPPLIERS、PARTS、PARTSUPP等为数据库中表的名字。
在每个步骤执行时，4个VPROC 同时处理与各自相关的数据块，例如搜索SUPPLIERS表，该表的记录是通过HASH算法均匀分布在四个VPROC各自负责的磁盘中的，搜索时4个VPROC将同时进行，把相关的记录搜索出来，这就是所谓的查询并行。
例子：例如：使用NCR 5300服务器，2个节点，存储为2TB，RAID1，在业务高峰期，系统并发查询用户在300个以上，最高到1000个，此时系统响应速度有些缓慢大概业务查询响应时间30秒，峰值过后速度就加快了。
主要进行的操作就是表之间的关联查询，4张表，每张6-7千万条记录，ETL加载的数据量不算太大。
2、Teradata内外部集建立原则针对实际的应用，采用内外部集市可以有效的发挥起各自的优势：1）松耦合原则介于要将整个系统划分为数据和应用层，相互存在很多密切关联，在设计库表时要充分考虑数据和应用的相互影响，做到应用不影响到数据的处理，数据处理不直接针对应用的松耦合技术架构2）任务明确原则数据处理层和应用层在处理具体业务时，必然存在既可以在数据层处理有可以在应用层处理的问题，需要在设计时充分讨论业务需求，做到责任明确，任务单一，各负其责。
Teradata数据仓库资深官方教材(ppt文档)
increased workload without decreased throughput.
• Performance impact of adding
components is shown below.
USERS Same Double Same Same
AMPs Same Double Double Double
AMP
Disk
Parsing Engine
AMP
Disk
Notes:
• Teradata is a linearly
expandable RDBMS.
• Components may be added as
requirements grow.
• Linear scalability allows for
Teradata Retrieval Architecture
数据库管理系统有哪些
数据库管理系统有哪些数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种用于管理和组织数据的软件系统。
它允许用户定义、创建、查询、更新和管理数据库中的数据。
在当今的信息化社会中，数据库管理系统已经成为了各种应用系统和企业的核心组成部分。
本文将介绍一些常见的数据库管理系统。
1. 关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）:关系型数据库管理系统是最常见和广泛使用的数据库管理系统类型。
它们基于关系模型，将数据组织成表格（称为关系），这些表格之间通过主键和外键建立关联。
关系型数据库管理系统具有强大的数据完整性、事务处理和并发控制功能，常用的关系型数据库管理系统包括Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、IBM DB2等。
2. 非关系型数据库管理系统（NoSQL Database Management System）:非关系型数据库管理系统也称为NoSQL数据库管理系统，与关系型数据库相比，它们采用了不同的数据组织和存储模型。
非关系型数据库管理系统适用于大数据、高并发和快速存取的场景。
常见的非关系型数据库管理系统包括MongoDB、Redis、Cassandra、Neo4j等。
3. 分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System）:分布式数据库管理系统是将数据分布在多个物理或逻辑节点上的数据库管理系统。
它们可以提供更高的系统可用性、扩展性和负载均衡能力。
分布式数据库管理系统可以将数据的处理和存储分布在不同的节点上，并通过网络进行通信和数据同步。
常见的分布式数据库管理系统包括MySQL Cluster、Apache HBase、Google Spanner等。
4. 对象关系数据库管理系统（Object-Relational Database Management System，简称ORDBMS）:对象关系数据库管理系统是在关系数据库管理系统基础上发展起来的，旨在更好地支持面向对象的开发和数据建模。
数据仓库(Teradata)
服务使用的财务信息 / 财务记录产品的成本和付款
OFFER （服务）
产品产生事件 / 事件包括产品类
定位网络/ 网络支持的位置
NETWORK （网络）
服务通过网络实现 / 网络支持服务
网络产生事件 / 事件包括网络类
广告针对特定产品 /
产品通过广告实现营销
cLDM – 核心主题
ETL服务器
AT&T
中央数据库
Fload Mload Fexport TPump Access Module
End Users
Teradata电信业cLDM的商业价值
使你能够轻松回答下列业务问题…
▪ 谁是我们最有价值的客户… ▪ 按在网时间、消费金额、收入、年龄、地域、业务规模... ▪ 按产品使用情况 (国内、国际、接线员服务、呼叫卡、全部)
▪ 在我们最好的客户中，谁最有可能流失？ ▪ 我们的基站有问题吗？ 我们可以将流失模式与用户的家庭关系或一个呼叫
Teradata数据仓库
Dr. Zhang Jian Senior Technical Consultant TD China, Apr., 2009
公司介绍
NCR公司介绍
▪ 创建于1884年，120年历史 ▪ 包括三大部门
– 数据仓库事业部 / Teradata – 金融服务 / ATM – 零售服务 / POS
•LDM逻辑数据模型 •详细交易数据 •面向主题 •3NF
•数据清洗／转换／加载 •文本文件
结算
•数据转换／压缩/传输 •文本文件 •标准数据接口
•面向业务流程 其他 •3NF
Teradata电信业cLDM
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数据仓库的基本概念
数据仓库的基本概念随着信息化时代的到来，数据的积累和应用越来越广泛，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，也受到了越来越多的关注。
数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供了可靠的数据支持。
本文将从数据仓库的基本概念、架构、设计和实现等方面进行探讨。
一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供可靠的数据支持。
它是一个面向决策支持的数据集成、管理和分析平台，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。
1.2 数据仓库的特点（1）面向主题：数据仓库是针对某个主题的数据集合，这个主题可以是企业的销售、市场、客户、产品等。
数据仓库以主题为导向，提供了全面、一致的数据视图，帮助企业深入了解业务。
（2）集成：数据仓库是从多个数据源中集成数据而成，可以包括企业内部的各种数据系统，也可以包括外部的数据源。
数据仓库的集成性使得企业可以从不同的角度来看待业务，更好地进行分析。
（3）稳定：数据仓库提供了稳定的数据环境，数据的结构和内容都是经过精心设计和维护的。
这使得企业可以放心地使用数据仓库中的数据，而不必担心数据的质量和可靠性问题。
（4）随时可用：数据仓库提供了随时可用的数据访问服务，任何人都可以在任何时间、任何地点通过合适的工具来访问数据仓库中的数据。
这为企业的决策制定和业务分析提供了极大的便利。
1.3 数据仓库的目的数据仓库的主要目的是为企业的决策制定和业务分析提供可靠的数据支持。
通过数据仓库，企业可以深入了解业务，发现业务规律，预测业务趋势，从而更好地制定决策和调整业务战略。
二、数据仓库的架构2.1 数据仓库的架构模型数据仓库的架构模型主要包括三层，即数据源层、数据仓库层和数据应用层。
数据源层是指数据仓库所需要的各种数据源，包括企业内部的各种数据系统和外部的数据源；数据仓库层是指数据仓库的存储和管理层，包括数据仓库的数据模型、数据仓库的物理存储结构、数据抽取、转换和加载以及数据仓库的维护和管理；数据应用层是指数据仓库的应用层，包括数据仓库的查询、报表、分析、挖掘等应用。
teradata 脱敏函数
teradata 脱敏函数
Teradata是一种被广泛应用于数据仓库系统的数据库技术，由于涉及大量敏感数据，数据安全问题成为了重中之重。
为了保护用户隐私和数据安全，Teradata提供了一系列脱敏函数，可以对数据进行脱敏处理，保护敏感信息的安全，同时又不影响数据的分析和应用。
Teradata脱敏函数主要包括：
1. HASH函数：该函数可以将数据转化为不可逆的哈希值，保证数据不会被还原，常用于加密密码等场景。
2. RANDOM函数：该函数可以对数据进行随机化处理，生成随机数，保证数据的随机性。
3. SUBSTR函数：该函数可以截取数据的指定部分，并用指定字符进行替换，常用于电话号码、身份证号码等数据的脱敏处理。
4. TRIM函数：该函数可以去除数据的空格和特殊字符，保证数据的规范性和一致性。
5. REPLACE函数：该函数可以用指定字符替换数据中的指定部分，常用于姓名、地址等数据的脱敏处理。
通过使用Teradata脱敏函数，可以有效保护用户隐私和数据安全，避免敏感数据被泄露和滥用的风险。
但是，在使用脱敏函数时也需要注意一些细节，比如保证脱敏后数据的可用性和准确性，避免对数据分析和业务应用造成影响。
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• Based on enterprise-wide model • Can begin small but may grow large rapidly • Populated by extraction/loading data from operational systems • Responds to end-user “what if” queries • Can store detailed as well as summary data
2006 2007
2008
– Teradata Corp founded in Los Angeles, California – Development begins on a massively parallel computer – YNET technology is patented – Teradata markets the first database computer DBC/1012 – First system purchased by Wells Fargo Bank of California – First public offering of stock – Teradata and NCR partner on next generation of DBC. – NCR Corporation is acquired by AT&T; Teradata revenues at $280 million. – Teradata is merged into NCR. – AT&T spins off NCR Corp. with Teradata; Teradata Version 2 is released. – The Teradata Database becomes the industry leader in data warehousing. – The first 100+ Terabyte system is put into production. – Teradata V2R5 released 12/2002; major release including features such as PPI, roles and
业界的领导企业 (Gartner Magic Quadrant for Data Warehouse
Database Management Systems)
challengers
leaders
ability to execute
Teradata
Oracle IBM
Microsoft Sybase
Netezza
▪ 数据仓库行业的领导企业
– 全球40多个国家设有分支机构 – 客户覆盖全球各个行业的领导企业 – 2006年营业收入16亿
▪ 高性能处理技术
– 并行环境 – 速度和可扩展能力
Teradata – A Brief History
1979
1982 1984
1987 1989 1991 1992 1996 1997 2000 2002
quarter. – Teradata's first full year as new corporation; 2500/5550 systems are introduced.
Teradata在全球各个行业的成功案例
全球前10大 电信公司中的90%
全球前10大 航空公司中的70%
全球前10大 运输行业公司中的60%
Greenplum
MySQL
DATAllegro
Kognitio Sand Technology
niche players
visionaries
completeness of vision
As of September 2007
经典数据仓库体系架构
什么是数据仓库
▪ “A Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, nonvolatile collection of data in support of management’s decision making process”
▪ 年收入$60+亿 ▪ 全球员工33,000人 ▪ 美国财富500强厂商，纽约证券交易所上市公司
Teradata 公司介绍
▪ Teradata 公司 –2007年10月1日正式从NCR分拆
– 全球企业级数据仓库的领导企业
• 企业级数据仓库领导企业 • 数据分析解决方案 • 咨询服务
– 1999年来一直被Gartner定位在数据仓库领导者象限
profiles, multi-value compression, and more. – Teradata V2R6.2 is released; BYNET V3 is available with NCR 5450/5500 systems. – NCR and Teradata become two separate corporations. Teradata 12.0 is released in 4th
--W.H.Inmon, 1992, Building The Data Warehouse
▪ 四点特征
– 面向主题 – 集成的（一致性） – 时变性 – 不易失性（稳定性）
What is a Data Warehouse?
A Data Warehouse is a central, enterprise-wide database that contains
Teradata数据仓库
Dr. Zhang Jian Senior Technical Consultant TD China, Apr., 2009
公司介绍
NCR公司介绍
▪ 创建于1884年，120年历史 ▪ 包括三大部门
– 数据仓库事业部 / Teradata – 金融服务 / ATM – 零售服务 / POS
全球前10大 零售商中的50%
全球前10大 商业银行中的50%
▪ 领先行业
– 银行及财务公司 – 政府 – 保险行业 – 制造业 – 零售业 级的客户名单
– 接近900个客户 – 超过2000个系统安装
FORTUNE Global Rankings, July 2007