Teradata Analytics Platform potencia Internet de las Cosas y Edge Computing con las primeras analíticas 4D

Publicado el 11 Jul 2018

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Teradata anunció el lanzamiento de “analíticas 4D”, una nueva función en los sistemas analíticos avanzados que combina los datos de ubicación geoespacial de 3 dimensiones con el tiempo, que es la 4a dimensión. Esta función avanzada es especialmente pertinente en aplicaciones de edge computing utilizadas para gestionar las variables de tiempo y lugar que están en constante cambio. Al integrar estas funciones en Teradata Analytics Platform -principalmente para datos temporales, geoespaciales y de series cronológicas- y simplificar el proceso de combinarlas con las capacidades analíticas y las operativas del cliente, Teradata permite que estos pongan en práctica casos de uso de IoT sobre analítica mejorada.

“Estamos al borde de un enorme estallido de aplicaciones de IoT y casos de uso impulsados por analíticas avanzadas”, explicó Tim Henry, Vicepresidente Senior de Gestión de Ofertas Estratégicas de Teradata.

“Los dispositivos, tales como automóviles conectados, flotas, aviones, semáforos, caminos, wearables y tantos otros, se tornarán más inteligentes y valiosos a medida que se introduzca en ellos nueva información analítica. Teradata, con la función de analíticas 4D, la primera en la industria está en condiciones de liderar esta revolución de edge computing más inteligente, y así impulsar grandes mejoras que abarcan desde la reducción del tráfico o una mayor eficiencia energética hasta más seguridad en el transporte”, agregó

La promesa de IoT es clara, y para muchas industrias, es una inversión fundamental para el negocio. Teradata Analytics Platform aumenta el retorno de la inversión al hacer más inteligente el edge computing y posibilitar el análisis del impacto en el negocio, al proporcionar mayor información para el análisis tradicional de los datos que envían los sensores. La función de analíticas 4D perfecciona el análisis de IoT porque usa información basada en el “tiempo” y el “espacio” de un dispositivo, tal como un auto o un wearable. Al combinar datos de series cronológicas (una serie de puntos de datos recopilados en intervalos determinados que muestran la actividad y los cambios en el tiempo), datos temporales (para almacenar datos relacionados con períodos pertinentes) y geoespaciales (que están asociados con la ubicación del dispositivo), se obtienen analíticas contextuales basadas en el “dónde” y el “cuándo”.

“Hoy prácticamente todas las industrias verticales de las empresas innovadoras están invirtiendo en la transformación digital para cambiar el modo en que operan y crear nueva información que permita reducir costos, retener a los clientes y aumentar los ingresos” explicó Mike Ferguson, Director General de Intelligent Business Strategies. “IoT presenta desafíos nuevos en lo que respecta a datos y analítica, lo que requiere un procesamiento escalable tanto periférico como centralizado. Para abordar estos desafíos, Teradata debería ser considerado como un socio por el soporte integral que ofrece para la analítica de IoT”, agregó.

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Redacción

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