Teradata anuncia la creación de su equipo Global de Análisis para IoT

Publicado el 23 Jun 2016

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Teradata anunció la creación de su equipo Global de Análisis para IoT (Internet de las cosas por sus siglas en ingles IoT, Internet of things) en el ámbito de la División Teradata Labs. Ubicado en Estados Unidos, Inglaterra e India, Teradata Labs se dedica al desarrollo de innovaciones para maximizar el valor del Análisis de las Cosas (en sus siglas en inglés, AoT).

“Las personas más capaces en Teradata se concentran en desarrollar las mejores tecnologías para impulsar el Análisis del Internet las Cosas,” afirmó Oliver Ratzesberger, Presidente de Teradata Labs. “A través de esta noticia, hacemos que sea más fácil para nuestros clientes el desplazamiento de los datos provenientes de sensores y optimizamos los sistemas de manejo de datos, permitiendo trabajar con grandes volúmenes de datos y aplicar analíticos avanzados en los flujos de información IoT, todo ello en tiempo real. Ofrecemos a nuestros clientes herramientas y tecnologías de gran alcance para analizar datos IoT y obtener así nuevos conocimientos, aplicaciones y casos de uso.”

Teradata Aster Analytics responde a la gran pregunta “por qué sucedió esto” por medio de la utilización de datos IoT. Las funciones analíticas prediseñadas incluyen nuevas capacidades de elaboración de datos IoT y técnicas de aprendizaje automático para entender y detectar patrones en el comportamiento del equipo rápidamente. Esto puede utilizarse para mitigar riesgos, reducir costo de mantenimiento, tiempo de inactividad y aumentar la productividad, entre otras cosas.

Teradata Aster Analytics permite encontrar de manera más fácil y rápida conocimientos significativos y relevantes ocultos en volúmenes masivos de datos IoT con un rendimiento de milésima de segundo.

Muchos modelos de aprendizaje automático generados pueden ser llevados de forma sencilla para funcionar en cualquier entorno operable que ejecute Java. El kit desarrollador de software Teradata Aster Scoring SDK (software developer’s kit) permite a los analistas implementar de manera simple los modelos de Aster correspondientes a análisis de datos en cualquier servidor avanzado de IoT, nubes públicas y centros de datos.

Teradata está ampliando las funcionalidades IoT de Teradata Listener con conectores que vuelven más simple la tarea de adquirir y distribuir las corrientes de información de sensores para el análisis. Capturar y gestionar continuos flujos de información habitualmente es un trabajo complejo e intensivo. Las nuevas opciones de conectividad permiten que Teradata Listener entregue de una forma más fácil y rápida la transmisión de nuevos datos de sensores a la arquitectura unificada de datos, Teradata Unified Data Architecture, tanto en sitio (on-premise) como en la nube.

La unidad de Análisis IoT está aplicando mayormente el aprendizaje automático (machine learning) y técnicas de análisis avanzado para la administración del sistema y tareas de desarrollo y operaciones, DevOps (Acrónimo en inglés de desarrollo y operaciones que refiere al desarrollo de software basado en la integración entre desarrolladores de software y los profesionales de operaciones en las tecnologías de la información). Mediante la aplicación del aprendizaje automático a los sistemas Teradata, se soluciona el rendimiento complejo y los problemas de congestión de la carga de trabajo en segundos.

Los servicios AoT de Teradata proporcionan diversas soluciones, incluyendo:

– La detección y alertas oportunas vía analíticos predictivos que permiten encontrar y corregir problemas de equipos y dispositivos de forma más rápida, reduciendo reparaciones, costos de garantía y protegiendo la reputación de la marca.

– Continuo monitoreo de recursos para permitir nuevas oportunidades de ingresos y estrategias de fijación de precios basados en modelos trabajo por uso hora – pago en lugar de la modalidad de adquisiciones.

– Monitoreo en tiempo real y análisis de recursos físicos, permitiendo a las compañías entender y actuar de acuerdo a una variedad de análisis en tiempo real, incluyendo alertas de seguridad, uso de energía y combustible, tiempo inactivo, piezas defectuosas, geoposicionamiento, entre otras.

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Redacción

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