Teradata impulsa la analítica del Internet de las Cosas
- Big Data
La compañía lanza los Aceleradores de Analytics of Things (AoTAs), unas herramientas que pretenden ayudar a las organizaciones a determinar qué sensores utilizar y a analizar los datos según las necesidades del negocio.
Teradata ha anunciado cuatro soluciones, denominadas “Aceleradores de Analytics of Things” (AoTAs), que optimizan la transformación de los datos del Internet de las Cosas (IoT) en información procesable. Todas ellas incluyen propiedad intelectual de tecnología y servicios profesionales, así como enfoques aplicados que reducen el coste y el riesgo de implementación, aceleran el tiempo de valor y ofrecen mayor rentabilidad.
De esta forma, ayudan a las organizaciones a determinar qué sensores mantener y eligen tipos y combinaciones de técnicas analíticas para afrontar las necesidades específicas de los negocios. También permiten que las compañías pasen de proyectos puntuales a soluciones empresariales completas utilizando miles de dispositivos y activos que tienen un impacto positivo en el negocio. Según Oliver Ratzesberger, vicepresidente ejecutivo y director de Producto de la empresa, “los AoTAs de Teradata ya están resolviendo los problemas a los que se enfrentan los productores de vehículos, equipamiento, sistemas de energía y combustible y bienes de consumo”, afirma, y continúa: “Por ejemplo, los AoTAs han aumentado el valor de negocio de la efectividad total del equipamiento en un 85%, mientras mejoran la previsibilidad y disponibilidad del activo”.
En concreto, las cuatro soluciones que ha presentado la compañía son: un acelerador de mantenimiento basado en la condición, que monitoriza y analiza continuamente los datos a escala para incrementar la disponibilidad, aumentar la seguridad y reducir costes; un acelerador de la optimización de rendimiento de los procesos, que identifica problemas de producción en el rendimiento del equipo y la disponibilidad para llevar a cabo medidas correctivas rápidamente; un acelerador de cualificación de datos de sensores, que automatiza las recomendaciones en la frecuencia de las lecturas del sensor basándose en patrones anómalos relevantes; y un acelerador prospector de anomalía visual, que extrae muchos datos de series de tiempo multidimensional y ayuda al usuario final a descubrir patrones anómalos que suelen preceder a un evento clave.
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