Teradata產品及服務部副總裁Randy Lea表示：「Teradata Warehouse Miner 5.0的技術創新，使企業能夠更快及更妥善將訊息轉化為洞察力，作出決策並付諸實際行動。Teradata Warehouse Miner 5.0的獨特設計有助優化分析應用，當與SAS、SPSS、Fair Isaac 及KXEN數據挖掘工具同時部署時，可以顯著提升當中的分析性能。另外，這些廠商的數據挖掘工具亦透過Teradata數據挖掘組件及強勁的數據倉庫引擎，使到模型的開發速度提高二至三倍，而運行速度則提高二十五倍。Teradata卓越的數據庫內部挖掘技術，對於我們的客戶與合作夥伴更具價值，使其可以透過實時貫通整所企業，進行更多建模分析，以應付更龐大的客戶數據，獲得更多的業務洞察力。」

Teradata強勁的技術讓其客戶，超越目前只能了解客戶過去行為的局限，並預測客戶未來的購買行為。歐洲一家大型銀行利用Teradata Warehouse Miner鎖定潛在銀行客戶，相比對照群組，回應率提高了百分之三百，大幅提升市場推廣活動的成效。透過分析客戶數據，該銀行最後將資源及客戶服務專注於更集中的客戶群，創造出更勝從前的銷售業績。
美國一家主要的無線運營商，透過建模分析，對客戶合約終止時間進行預測，並提前積極接觸選定的客戶，最終使到合約續簽率提高了百分之五十。該Teradata客戶目前是全美國客戶流失率最低的電訊運營商。他們在Teradata數據倉庫中建立了一個分析數據集，整合了包括人口統計數據、客戶的網頁瀏覽行為、致電模式及客戶服務使用記錄等資料，全面掌握客戶訊息，有助運營商顯著降低客戶流失率。

Teradata Warehouse Miner 5.0大大優化數據挖掘過程，同時也提升合作夥伴數據挖掘工具的運作效率：

數據剖面分析 (Data Profiling) - 透過數據探索，商業用戶可以識別及解決廣泛的數據質素問題，包括識別重複記錄及遺失數據、驗證數據準確性及數據格式，以及識別可能造成分析偏差的異常數據。Teradata Profiler透過利用並行處理技術及直接在數據庫內進行數據分析的優勢，不單大大提高數據分析的處理速度，亦避免數據在數據庫之間的移動，節省了大量的時間及成本。Teradata Warehouse Miner 5.0強化數據剖面分析中的下鑽追蹤功能，讓用戶可以直接點擊數據分析報告中的圖表區域，獲取底層的仔細數據，以方便檢查並解決數據質素問題。

分析數據集製造工具 (Analytic Data Set Generator) - Teradata ADS Generator是一個靈活、開放的數據挖掘解決方案，可以簡化數據挖掘過程中最耗時，但又最關鍵的工作 - 數據準備。大部分企業在數據挖掘過程中曾將百分之七十的時間，花費在數據準備階段，浪費了相當多的資源。Teradata ADS Generator可將準備數據時間至少縮減百分之五十，而且數據量及所縮短的時間成正比，使到模型分析人員可以更專注於數據分析，以推動業務效益的增長，而毋須應付數據轉移及數據管理問題。

擴展預測式模型標記語言 (Extended Predictive Model Markup Language) - Teradata為其他數據挖掘廠商，提供基於XML的預測式模型標記語言 (PMML) 的支援。PMML是一個開放標準，可讓商業用戶分享不同數據挖掘環境下建成的挖掘模型。Teradata 的PMML支援，使用戶很容易就可把桌面環境下的數據挖掘模型，轉換到Teradata的數據倉庫環境下，使之具有並行可擴展的運行特性，充分利用Teradata數據倉庫的平台優勢。
模型管理 - Teradata 模型管理工具 (Model Manager) 可簡化繁瑣數據挖掘模型的應用過程，方便業務用戶和技術人員都能迅速將大量數據轉換為極具價值的訊息。企業用戶只需很少的操作指導，就能透過模型來分析數據倉庫內數以千萬計的目標客戶或產品數據。除了模型追蹤、描述、評估及調度等標準模型管理功能之外，Teradata還實現部署流程自動化。Teradata Warehouse Miner 與Teradata數據倉庫的緊密結合，使得Teradata模型管理工具能自動選取所需數據，去除與模型無關的數據，自動完成複雜的模型部署工作。所得到的精簡分析數據，只需更短的開發時間，及消耗更少的數據庫資源。

KXEN主席兼行政總裁Roger Haddad表示：「KXEN與Teradata技術的整合，尤其是在分析數據集製造工具及模型管理工具方面，使我們的共同客戶可以自由並巧妙利用數據資源，從中體現實時的業務洞察力，為企業創造更高的利潤。」