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Teradata (NYSE: TDC), annonce la disponibilité de 4D Analytics, une nouvelle capacité d'analyse avancée combinant les données en trois dimensions de la localisation géospatiale avec la quatrième dimension du temps. Cette fonctionnalité avancée est particulièrement pertinente pour les applications Edge Computing utilisées pour gérer des variables de temps et de localisation qui changent constamment. En intégrant ces capacités (essentiellement des données géospatiales, chronologiques et temporelles) dans Teradata Analytics Platform et en facilitant leur combinaison avec l'analyse opérationnelle et client, Teradata permet de mettre en œuvre des scénarios d'analyse IoT avancés.
« Nous sommes sur le point d'assister à une explosion massive d'applications et de scénarios IoT basés sur l'analyse avancée, » estime Tim Henry, Senior Vice-Président de Teradata, en charge de la gestion des offres stratégiques. « Les systèmes situés à la périphérie du réseau, tels que les voitures connectées, les flottes, les avions, les feux de circulation, les routes, objets connectés personnels et bien plus, vont devenir plus intelligents et apporter davantage de valeur à mesure que de nouvelles connaissances analytiques leur seront transmises. Teradata, avec la première capacité d'analyse 4D du marché, est prête à mener cette révolution visant des systèmes informatiques plus intelligents. Une telle approche autorise de vastes améliorations allant de la réduction des encombrements et d'une plus grande efficacité énergétique à une sécurité accrue des transports. »
La promesse de l'IoT est claire et, pour de nombreuses industries, il s'agit d'un investissement crucial. En rendant l'Edge Computing plus intelligent, avec une analyse de l'impact métier, Teradata Analytics Platform augmente les retours sur investissements grâce à une meilleure compréhension des données issues des capteurs. L'ajout de la fonctionnalité 4D Analytics améliore l'analyse IoT en exploitant les informations de temps et d'espace d'un système tel qu'une voiture connectée ou un objet connecté portable. La combinaison de séries chronologiques (une série de points de données collectés à intervalles réguliers montrant l'activité et les changements au cours du temps), de données temporelles (pour stocker les données liées à des périodes spécifiques) et de données géospatiales (associées à la localisation d'un appareil) fournit des analyses contextuelles, basées sur le « quand » et le « où ».
« Dans presque toutes les industries verticales aujourd'hui, les entreprises innovantes investissent dans la transformation numérique. Elles ont pour objectif de changer leur mode de fonctionnement et de créer de nouvelles perspectives capables de réduire les coûts, de fidéliser les clients et d'augmenter les revenus, » explique Mike Ferguson, Directeur Général d'Intelligent Business Strategies. « L'IoT crée de nouveaux défis en matière de données et d'analyse, exigeant un traitement évolutif à la fois centralisé et de périphérie. Étant sa capacité de support exhaustif de l'analyse IoT, Teradata doit être envisagée comme partenaire pour relever ces défis. »
La capacité 4D Analytics de Teradata met à disposition des connaissances approfondies autorisant une nouvelle logique et de nouvelles règles qui rendent l'Edge Computing plus intelligent. Afin d'accroître leur compétitivité, Les entreprises peuvent utiliser la capacité 4D Analytics pour toute une variété d'applications optimisées, notamment :
Analyser les tendances des trains, métros, taxis, automobiles, des feux de circulation, du trafic des restaurants, apporte de nouvelles connaissances, réutilisables sur les systèmes en périphérie sous la forme d'une nouvelle logique et de nouvelles règles permettant de rendre les villes intelligentes... encore plus intelligentes ;
Étudier les données des capteurs d'un parc de véhicules, telles que le temps de trajet et les itinéraires, pour optimiser les opérations et prédire la probabilité d'une panne, de même que l'impact résultant pour l'entreprise ;
Utiliser des objets connectés et des dispositifs médicaux personnels pour analyser les données sur le rythme et l'activité cardiaque d'un patient afin de surveiller son respect du traitement médical ;
Analyser les données de véhicules spécifiques pour comprendre la différence entre un accident et un presque-accident, rendant ainsi toutes les voitures plus intelligentes et plus sûres ;
En ce qui concerne le transport en tant que service, combiner les données chronologiques et géospatiales avec des informations démographiques (personnes âgées ou étudiants) et des données météorologiques pour créer des offres personnalisées extrêmement ciblées envoyées aux appareils en temps quasi réel.
Selon une étude réalisée par le Dr. Barry Devlin de 9sight Consulting et publiée en novembre 2017, « Les données des séries temporelles sont à la base des analyses avancées relatives à l'Internet des objets ... La capacité à supporter pleinement les deux aspects du temps, les données des séries temporelles et les données bi-temporelles, dans un environnement unique, est une exigence cruciale pour la conception et la mise en œuvre d'une plateforme analytique de production. »
Teradata Analytics Platform, avec ses nouvelles capacités 4D Analytics, est un composant essentiel de Teradata Everywhere: un moyen souple, agile et évolutif d'assurer un retour sur investissement élevé. Disponibles dans le cloud, ces capacités permettent de changer les environnements de déploiement en fonction de l'évolution des besoins métier.
« Nous sommes sur le point d'assister à une explosion massive d'applications et de scénarios IoT basés sur l'analyse avancée, » estime Tim Henry, Senior Vice-Président de Teradata, en charge de la gestion des offres stratégiques. « Les systèmes situés à la périphérie du réseau, tels que les voitures connectées, les flottes, les avions, les feux de circulation, les routes, objets connectés personnels et bien plus, vont devenir plus intelligents et apporter davantage de valeur à mesure que de nouvelles connaissances analytiques leur seront transmises. Teradata, avec la première capacité d'analyse 4D du marché, est prête à mener cette révolution visant des systèmes informatiques plus intelligents. Une telle approche autorise de vastes améliorations allant de la réduction des encombrements et d'une plus grande efficacité énergétique à une sécurité accrue des transports. »
La promesse de l'IoT est claire et, pour de nombreuses industries, il s'agit d'un investissement crucial. En rendant l'Edge Computing plus intelligent, avec une analyse de l'impact métier, Teradata Analytics Platform augmente les retours sur investissements grâce à une meilleure compréhension des données issues des capteurs. L'ajout de la fonctionnalité 4D Analytics améliore l'analyse IoT en exploitant les informations de temps et d'espace d'un système tel qu'une voiture connectée ou un objet connecté portable. La combinaison de séries chronologiques (une série de points de données collectés à intervalles réguliers montrant l'activité et les changements au cours du temps), de données temporelles (pour stocker les données liées à des périodes spécifiques) et de données géospatiales (associées à la localisation d'un appareil) fournit des analyses contextuelles, basées sur le « quand » et le « où ».
« Dans presque toutes les industries verticales aujourd'hui, les entreprises innovantes investissent dans la transformation numérique. Elles ont pour objectif de changer leur mode de fonctionnement et de créer de nouvelles perspectives capables de réduire les coûts, de fidéliser les clients et d'augmenter les revenus, » explique Mike Ferguson, Directeur Général d'Intelligent Business Strategies. « L'IoT crée de nouveaux défis en matière de données et d'analyse, exigeant un traitement évolutif à la fois centralisé et de périphérie. Étant sa capacité de support exhaustif de l'analyse IoT, Teradata doit être envisagée comme partenaire pour relever ces défis. »
La capacité 4D Analytics de Teradata met à disposition des connaissances approfondies autorisant une nouvelle logique et de nouvelles règles qui rendent l'Edge Computing plus intelligent. Afin d'accroître leur compétitivité, Les entreprises peuvent utiliser la capacité 4D Analytics pour toute une variété d'applications optimisées, notamment :
Analyser les tendances des trains, métros, taxis, automobiles, des feux de circulation, du trafic des restaurants, apporte de nouvelles connaissances, réutilisables sur les systèmes en périphérie sous la forme d'une nouvelle logique et de nouvelles règles permettant de rendre les villes intelligentes... encore plus intelligentes ;
Étudier les données des capteurs d'un parc de véhicules, telles que le temps de trajet et les itinéraires, pour optimiser les opérations et prédire la probabilité d'une panne, de même que l'impact résultant pour l'entreprise ;
Utiliser des objets connectés et des dispositifs médicaux personnels pour analyser les données sur le rythme et l'activité cardiaque d'un patient afin de surveiller son respect du traitement médical ;
Analyser les données de véhicules spécifiques pour comprendre la différence entre un accident et un presque-accident, rendant ainsi toutes les voitures plus intelligentes et plus sûres ;
En ce qui concerne le transport en tant que service, combiner les données chronologiques et géospatiales avec des informations démographiques (personnes âgées ou étudiants) et des données météorologiques pour créer des offres personnalisées extrêmement ciblées envoyées aux appareils en temps quasi réel.
Selon une étude réalisée par le Dr. Barry Devlin de 9sight Consulting et publiée en novembre 2017, « Les données des séries temporelles sont à la base des analyses avancées relatives à l'Internet des objets ... La capacité à supporter pleinement les deux aspects du temps, les données des séries temporelles et les données bi-temporelles, dans un environnement unique, est une exigence cruciale pour la conception et la mise en œuvre d'une plateforme analytique de production. »
Teradata Analytics Platform, avec ses nouvelles capacités 4D Analytics, est un composant essentiel de Teradata Everywhere: un moyen souple, agile et évolutif d'assurer un retour sur investissement élevé. Disponibles dans le cloud, ces capacités permettent de changer les environnements de déploiement en fonction de l'évolution des besoins métier.