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Teradata evoluciona el IoT con el primer análisis 4D del mercado

Gracias a la combinación del análisis temporal, geoespacial, operacional y de cliente, la compañía impulsa las ciudades inteligentes, los wearables y el transporte conectado.

Teradata presenta 4D Analytics, que combina los datos de ubicación geoespacial tridimensional con el factor tiempo
Teradata presenta 4D Analytics, que combina los datos de ubicación geoespacial tridimensional con el factor tiempo

Teradata ha anunciado la disponibilidad de 4D Analytics, su nuevo análisis avanzado que combina los datos de ubicación geoespacial tridimensional con el factor tiempo. Esta funcionalidad es especialmente importante en determinadas aplicaciones en las que las variables de tiempo y localización cambian constantemente. Al integrar esta información en Teradata Analytics Platform y facilitar la unión de las funcionalidades con la analítica operacional, Teradata permite a los clientes llevar a cabo los mejores análisis del Internet of Things (IoT).

"Estamos al borde de una explosión masiva de aplicaciones IoT gracias a la analítica avanzada", comenta Tim Henry, Senior Vice President, Strategic Offering Management en Teradata. "Los dispositivos conectados como los coches, aviones y semáforos se volverán más inteligentes y valiosos a medida que reciban nuevos conocimientos analíticos. Teradata, con la primera funcionalidad 4D Analytics de la industria, está preparada para liderar esta tendencia, impulsando mejoras que van desde la reducción del tráfico e incremento de la eficiencia energética, hasta una mayor seguridad en el transporte".

Para muchas compañías, la inversión en IoT es crítica. Teradata Analytics Platform aumenta el rendimiento de esta inversión al hacer más inteligente la tecnologia y permitir análisis que tengan impacto en el negocio, aportando más información que la analítica tradicional. La incorporación de 4D Analytics mejora el análisis IoT mediante el uso de estadísticas basadas tanto en el tiempo como en el "espacio" de un dispositivo, como en automóviles y wearables. La combinación de series de tiempo (datos recopilados a intervalos establecidos que muestran actividad y cambios a lo largo del tiempo), temporales (para almacenar datos relacionados con períodos de tiempo relevantes) y datos geoespaciales (que están asociados con la ubicación de un dispositivo), proporciona un exhaustivo análisis contextual basado en ‘cuándo y dónde’.

Las organizaciones interesadas en adelantar a la competencia pueden utilizar la funcionalidad 4D Analytics para mejorar las aplicaciones como, por ejemplo:

•             Analizar patrones de trenes, metros, taxis, automóviles, semáforos, restaurantes y cualquier movimiento del ciudadano, lo que proporciona información relevante para crear ciudades más inteligentes.

•             Estudiar los datos procedentes de los sensores de vehículos para optimizar las operaciones y predecir la probabilidad de una avería y cómo afectaría al negocio.

•             Usar wearables y dispositivos médicos personales que analicen datos sobre la frecuencia cardíaca y la actividad del paciente para saber si está tomando la medicación asignada.

•             Analizar datos de coches para comprender la diferencia entre un accidente y un posible accidente, haciendo que sean más seguros e inteligentes.

•             En el transporte público se combinan los datos temporales y geoespaciales con la información demográfica y la climatología para crear ofertas personalizadas que se envían a los dispositivos en tiempo real.

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