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金融機関向け論理データモデル


収益性を向上させ、さらなる成長軌道をめざすには、 「論理データモデル」が不可欠です。

企業活動にはヒト、モノ、カネをはじめ膨大な要素が複雑に絡み合っています。これら要素をモデル化し、データで表現したものが論理データモデル(Logical Data Model:LDM)です。全社的な情報活動を目的としたデータウェアハウス構築にあたって、特に金融機関ではあらゆるデータ要素をきわめて詳細に取り込むことが求められています。同時に、ビジネスの成長や新たな挑戦にも対応できる柔軟性も必要です。こうした条件をクリアするために、適切な論理データモデルの用意が不可欠となっています。テラデータの金融機関向け論理データモデル Teradata FS-LDM (Financial Service Logical Data Model)は、これまで金融分野で私たちが蓄積したデータウェアハウス構築の豊富な実績と経験をもとに、実際の業務ルールを綿密に反映させた論理データモデルです。データウェアハウス構築にあたり数多くのメリットを金融機関にもたらします。

主な特長
顧客を、4つの観点からより深く理解できます

自社の顧客を「マーケティング」、「収益性」、「リスク管理」、「チャネル管理」の 4つの観点から捉え、より深く理解することが可能です。

業務別モジュール構成で、ビジネスの拡大に柔軟に対応できます

お客様分析のために基盤部分のモデルを用いてデータウェアハウスを構築した後、さらに eビジネス用のデータモデルを追加して Webログ解析用のデータを取り込む、といった複数の業種別コンポーネントを必要に応じて組み合わせて利用することができます。

すでに多くの金融機関に導入され、確かな評価を獲得しています

Teradata FS-LDM は海外の金融機関を含め数十社に導入され、確かな実績と評価を獲得しています。

導入メリット
ビジネスの発展や変化に、柔軟な対応を可能にします

統合的な論理データモデルを用いずに、その時々のニーズに応じてデータベースを構築する場合、新たなニーズが発生するたびに新しいデータモデル(テーブル)を作成することとなります。しかし、こうした作業を繰り返すと収拾がつかなくなり、再構築という事態となりがちです。このようなリスクは、ビジネスに基づいたデータモデルの利用により回避できます。

データウェアハウス構築の期間を大幅に短縮します

データウェアハウス構築の際、ビジネス要件に基づいて必要とされるデータ項目を定義し、それぞれを関連付ける作業に多大な時間が必要となります。Teradata FS-LDM の利用により、このデータ項目定義の時間の大幅な削減が可能です。

データウェアハウス構築のコストを削減します

Teradata FS-LDM により、スピーディなデータウェアハウス構築やリスク回避ができるため、データウェアハウス構築コストの抑制、削減がはかれます。


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