Teradata Aster займется аналитикой потоковых данных «интернета вещей»

Корпорация Teradata объявила о создании глобального подразделения аналитики «интернета вещей» в рамках Teradata Labs, расположенного в США, Великобритании и Индии. Его деятельность сосредоточена на создании инновационных разработок для максимально эффективного использования Аналитики вещей.

Это специализированная команда разработчиков ПО и инженеров по обработке данных, в задачу которых входит разработка новых облачных аналитических решений и услуг с целью упрощения углубленного анализа, перемещения данных и управления базами данных для интернета вещей.

Аналитика Teradata Aster отвечает на важный вопрос «почему это произошло» с помощью данных интернета вещей. Встроенные аналитические функции включают в себя новые возможности по подготовке данных интернета вещей и методы машинного обучения, что позволяет быстро понять и выявить модели поведения машин. Это приводит к снижению рисков, сокращению затрат на техническое обслуживание и времени простоя, а также к повышению производительности. Аналитика Aster упрощает и ускоряет процесс обнаружения полезных и необходимых сведений, скрытых в больших объемах данных Интернета вещей, и делает это за миллисекунды.

Кроме того, многие из созданных моделей машинного обучения легко переносятся и могут выполняться практически в любой операционной среде, использующей Java. Teradata Aster Scoring SDK (набор разработчика ПО) позволяет аналитикам легко развертывать аналитические модели Aster IoT на практически любом пограничном сервере Интернета вещей, в публичном облаке и в центре обработки данных.

Подразделение аналитики интернета вещей также применяет методы машинного обучения и углубленной аналитики в системном администрировании и для решения задач по интеграции разработки и эксплуатации ПО. Услуги аналитики вещей от Teradata предлагают клиентам множество решений, в том числе:

• Раннее предупреждение и обнаружение, в котором используется прогнозная аналитика для более быстрого обнаружения и устранения проблем, связанных с оборудованием и приборами, что позволяет сократить расходы на ремонт и гарантийное обслуживание и сохранить репутацию компании.
• Непрерывный мониторинг активов открывает новые возможности для получения прибыли и позволяет реализовать стратегии ценообразования по модели почасовой оплаты за мощность и оплаты по мере использования вместо приобретения.
• Мониторинг и анализ физических активов в режиме реального времени, что позволяет компаниям получать различные ценные сведения в реальном времени и действовать в соответствии с ними, в том числе оповещения о нарушении безопасности, данные о потреблении энергии и топлива, времени простоя, неисправных деталях, географическом местоположении и т.п.

«Teradata хорошо зарекомендовала себя с точки зрения продуктов и услуг для углубления анализа Интернета вещей. Более 70% аналитических экосистем интернета вещей используют платформы для обнаружения данных, аналитические устройства, корпоративные хранилища данных и витрины данных, – утверждает Джон Л. Майерс, управляющий директор по исследованиям Enterprise Management Associates, цитируя недавнее исследование Интернета вещей, проведенное этой аналитической компанией среди 250 мировых лидеров в области технологий и бизнеса. – Для сравнения, в настоящее время эти экосистемы используют относительно меньше хранилищ данных Hadoop (13,2%) и NoSQL (13,6%)».