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いて下記のスライドをご覧ください

私はよくData Lake＝ダム、DWH＝貯水池というたとえ話をしますが同じ考えだと思います。

あと私はタンスの話もよくします。

いかに使いやすいタンス（DWH）があっても、中身（データ）を整理しておかないと出かけるときに（分析する時に）使えないと！
だから整理して収納しておくべきだと。

Teradata社はDWHをVantageに進化してきたのと並行して、このデータを整理・統合する為のノウハウとツールも並行して進化させてきたんです。
その一例が　“ロジカルデータモデル（LDM)”　です。
よくDWHの中身（Table)自体がモデル化されていると誤解されますが
そうではなく、机上でモデル化して実装する為の“設計テンプレート”です。

当然、業界ごとにビジネスが違い発生するデータも違うので、業界ごとの　設計テンプレートを持っています。バージョンアップもしています。

例えば
ライフサイエンス業のお客様向けのモデル(Life Science Data Model)
は製薬会社で発生する全てのデータをカバーしていて
それぞれのデータをLDMの

　・大分類（サブジェクトエリア）
　・中分類（エンティティ）
　・小分類（アトリビューション）

を道しるべにして整理していくイメージです。

私は実はこのテラデータの “１.データの観点”のサービスが一番の魅力だと思っていますが、最大の壁は
　“データの整理・統合に費用をかけるのは日本では理解されていない”
という風潮です。
確かに、石油の精製・水のろ過は機械がやりますけど、データの整理は結局
マニュアル作業ですから。。
でもDX、本気で進めているんですよね、と伝えたい。