Аналитики Teradata в области Интернета вещей

Аналитика Teradata Aster отвечает на вопрос «почему это произошло» с помощью данных Интернета вещей. Встроенные аналитические функции включают новые возможности подготовки 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. Набор разработчика Teradata Aster Scoring SDK позволяет аналитикам легко развертывать аналитические модели Aster IoT на практически любом пограничном сервере Интернета вещей, в публичном облаке и в ЦОД.

Teradata также расширяет возможности Интернета вещей для решения Teradata Listener, используя соединители, которые упрощают сбор и распределение потоковых сенсорных данных для анализа. Процесс сбора и управления непрерывными потоками данных, как правило, сложный и трудоемкий; новые опции подключения позволят решению Listener быстрее доставлять новые потоки сенсорных данных в Teradata Unified Data Architecture как локально, так и в облаке.

Глобальное 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. Они применяют машинное обучение в системах Teradata для решения сложных задач, связанных с производительностью и повышенной рабочей нагрузкой, за секунды. Услуги аналитики вещей от Teradata предлагают клиентам множество решений, в числе которых:

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;

• непрерывный мониторинг активов, что дает 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 ценные сведения в реальном времени, в том числе оповещения о нарушении безопасности, данные о потреблении энергии и топлива, времени простоя, неисправных деталях, географическом местоположении и т.п.

Начало продаж новых технологий и услуг от Teradata запланировано на II квартал 2016 г.