Grundlage des Data-Warehouse-Systems von Teradata ist eine Datenbank, die zur parallelen Datenverarbeitung auf eine Massive-Parallel-Processing-(MPP-)Architektur setzt und bei der Speicherverwaltung den Shared-Nothing-Ansatz nutzt. Dieser verspricht eine hoch skalierbare und schnelle Verarbeitung großer Datenmengen, indem eine größere Zahl von autonomen Prozessoren jeweils über eigene Hauptspeicher sowie eine eigene Instanz des Datenbanksystems und anderer Softwarekomponenten verfügen. Jede Instanz kann allerdings nur auf Daten der lokalen Partition direkt zugreifen, was ein entsprechendes Design der Analyseanwendung notwendig macht. Auf einer Kundenveranstaltung kürzlich in Edinburgh wurde Version 6.2 präsentiert, deren Architektur statt bisher vier künftig zwei Prozessoren pro Knoten verwendet. Laut Stephen Brobst, Chief Technology Officer bei Teradata, reduziert dies die Verweilzeit (Latency) bei der Verarbeitung, senkt den Preis und Supportkosten pro Knoten und ermöglicht es Unternehmen, den Ausbau des Data Warehouse in skalierbareren Schritten voranzutreiben.

Außerdem wurde der zur Suite gehörige "Warehouse Miner" auf Release-Stand 3.1. gebracht. Er ist laut Hersteller besser auf die Parallelverarbeitung abgestimmt. Ferner erlaubt das Tool Auswertungen wie "Affinity Analysis", mit der festgestellt werden kann, welche Handlungen oder Transaktionen dem Kauf eines Produktes vorausgehen oder folgen, sowie Sequenzanalysen.