[ 新製品・サービス ] マスターデータ管理「Teradata MDM」、DWHとの統合で蓄積したデータを標準化 住信SBIネット銀行の全社データ基盤構築事例を紹介 2021年9月30日(木) 日川 佳三（IT Leaders編集部） 日本テラデータは2021年9月29日、マスターデータ管理（MDM）ソフトウェア「Teradata Master Data Management」（Teradata MDM）を発表した。データ分析プラットフォーム/データウェアハウス（DWH）の「Teradata Vantage」に蓄積したデータを標準化する。複数のシステムでバラバラに管理しているデータの違いを吸収し、マスターデータとして利用できるように整備する。英語版は提供済みで、2021年第4四半期に日本語版（Teradata MDM 4.7）の提供を予定している。Teradata Vantageとは別ライセンスとして提供する。
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日本テラデータの「Teradata MDM」は、マスターデータ管理（MDM）ソフトウェアである。リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）にデータ分析エンジンを統合したデータ分析プラットフォーム/データウェアハウス（DWH）の「Teradata Vantage」と組み合わせて利用する（関連記事：データ分析基盤「Teradata Vantage 2.2」、AWSに続きAzure/Google Cloudでも提供）。
マスターデータ管理とは、データ分析などデータのビジネス活用の前段としてマスターデータを整備することを指す。MDMツールは、複数のシステムでバラバラに管理しているデータの違いを吸収し、信頼できる唯一のデータであるマスターデータとして利用できるように整備する（図1）。図1：マスターデータ管理（MDM）の概要（出典：日本テラデータ）
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マスターデータ管理の考え方として、日本テラデータは、同じ意味を持つデータであっても、個々の業務システムごとにデータの持ち方はバラバラである問題を挙げる（「千葉県」と「千葉」など）。「複数のシステムがそれぞれ管理しているデータを合わせて活用するためには、各システムが管理しているデータ個々の違いを事前に吸収する必要がある」（同社）。
Teradata MDMの特徴は、分析用データを蓄積・格納する「Teradata Vantage」との統合にある。DWHの手前に独立したMDM用のデータベースサーバーを用意するのではなく、Teradata Vantageのデータベース（DWH）に蓄積したデータを用いてデータを標準化する仕組みを取る（図2）。図2：Teradata MDMの特徴（出典：日本テラデータ）
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作成済みのAI予測モデルをPMMLでTeradataに取り込む
説明会では、Teradata MDMに加えて、Teradata Vantageの周辺ツールやユーザー事例の動向も示した。まず、Teradata Vantageの周辺ツールとして、外部ツールを用いて作成したAI予測モデルをTeradata Vantageに取り込むためのツール「Bring Your Own Model」（BYOM）を紹介。すでにリリース済みのツールで、ダウンロードして利用を始められる。
作成したAI予測モデルをツール間でやりとりするためのデータ形式として、PMML（Predictive Model Markup Language）と呼ぶXML形式のデータがある。BYOMは、PMML形式で出力したAI予測モデルをTeradata Vantageに取り込むツールである。外部のツールで作ったAI予測モデルをTeradata Vantageに取り込み、Teradata Vantageに蓄積してあるデータを使ってスコアリング（予測）が行える。
日本テラデータは、PMML形式でAI予測モデルをツール間で移行できるメリットは大きいと強調している。「PMMLを使うと、学習用データを使ってAI予測モデルを作成するツール（任意のAIツール）と、作成したAI予測モデルを使って予測を実行するツール（Teradata VantageなどのDWH/データ分析サーバー）を容易に分けられる。DWH側でAIモデルを作成する必要がなくなるほか、予測のためにDWHから大量のデータをダウンロードする必要がなくなる」（同社）。