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Teradata, empresa líder en soluciones analíticas basadas en la nube, anunció el lanzamiento de "analíticas 4D"una nueva función en los sistemas analíticos avanzados que combina los datos de ubicación geoespacial de 3 dimensiones con el tiempo, que es la 4^a dimensión. Esta función avanzada es especialmente pertinente en aplicaciones de edge computing utilizadas para gestionar las variables de tiempo y lugar que están en constante cambio. Al integrar estas funciones en Teradata Analytics Platform -principalmente para datos temporales, geoespaciales y de series cronológicas- y simplificar el proceso de combinarlas con las capacidades analíticas y las operativas del cliente, Teradata permite que estos pongan en práctica casos de uso de IoT sobre analítica mejorada.

“Estamos al borde de un enorme estallido de aplicaciones de IoT y casos de uso impulsados por analíticas avanzadas”, explicó Tim Henry, vicepresidente senior de Gestión de Ofertas Estratégicas de Teradata. “Los dispositivos, tales como automóviles conectados, flotas, aviones, semáforos, caminos, wearables y tantos otros, se tornarán más inteligentes y valiosos a medida que se introduzca en ellos nueva información analítica. Teradata, con la función de analíticas 4D, la primera en la industria está en condiciones de liderar esta revolución de edge computing más inteligente, y así impulsar grandes mejoras que abarcan desde la reducción del tráfico o una mayor eficiencia energética hasta más seguridad en el transporte”.

La promesa de IoT es clara, y para muchas industrias, es una inversión fundamental para el negocio. Teradata Analytics Platform aumenta el retorno de la inversión al hacer más inteligente el edge computing y posibilitar el análisis del impacto en el negocio, al proporcionar mayor información para el análisis tradicional de los datos que envían los sensores. La función de analíticas 4D perfecciona el análisis de IoT porque usa información basada en el “tiempo” y el “espacio” de un dispositivo, tal como un auto o un wearable. Al combinar datos de series cronológicas (una serie de puntos de datos recopilados en intervalos determinados que muestran la actividad y los cambios en el tiempo), datos temporales (para almacenar datos relacionados con períodos pertinentes) y geoespaciales (que están asociados con la ubicación del dispositivo), se obtienen analíticas contextuales basadas en el “dónde” y el “cuándo”.

“Hoy prácticamente todas las industrias verticales de las empresas innovadoras están invirtiendo en la transformación digital para para cambiar el modo en que operan y crear nueva información que permita reducir costos, retener a los clientes y aumentar los ingresos” explicó Mike Ferguson, director general de Intelligent Business Strategies. “IoT presenta desafíos nuevos en lo que respecta a datos y analítica, lo que requiere un procesamiento escalable tanto periférico como centralizado. Para abordar estos desafíos, Teradata debería ser considerado como un socio por el soporte integral que ofrece para la analítica de IoT”.

La función de analíticas 4D de Teradata muestra información más profunda, y así posibilita el uso de nuevas lógicas y reglas que hacen más inteligente el entorno. Las empresas interesadas en mantenerse por delante de sus competidores pueden emplear la función de analíticas 4D para potenciar diversas aplicaciones mejoradas, entre ellas:

• El análisis de los patrones de trenes, subterráneos, taxis, automóviles, semáforos, movimiento en restaurantes y movimiento de la población en general, de donde surge información nueva que se envía a la periferia en forma de nuevas lógicas y reglas para hacer ciudades mejores y más inteligentes;


• El estudio de los datos de los sensores de una flota de vehículos, tal como el tiempo de viaje y las rutas, para optimizar las operaciones y predecir la probabilidad de un desperfecto, con el consiguiente impacto en el negocio;


• El uso de wearables y dispositivos médicos personales para analizar datos sobre la actividad y frecuencia cardíacas, para comprender cómo se cumple con la medicación requerida por un paciente;


• El análisis de datos de automóviles individuales para entender la diferencia entre una situación en la que se produce accidente y una situación en la que casi ocurre un accidente, para hacer todos los autos más inteligentes y seguros;


• En el ámbito del servicio de transportes  la combinación de datos de series cronológicas y geoespaciales con información demográfica (es decir, si viajan pasajeros mayores o estudiantes) y datos del clima para ayudar a crear ofertas personalizadas sumamente dirigidas que se envían a los dispositivos casi en tiempo real.

Según explica el Dr. Barry Devlin, de la empresa 9sight Consulting, en un trabajo de investigación publicado en noviembre de 2017, “Los datos de series cronológicas son la base de la analítica avanzada de lo que genera IoT. La capacidad de admitir totalmente ambos aspectos del tiempo  — los datos de series cronológicas y los datos bitemporales— en un único entorno es un requisito básico en el diseño y la implementación de una plataforma analítica productiva”.

Teradata Analytics Platform, con su nueva función de analíticas 4D, es un componente esencial de Teradata Everywhere, una manera flexible, ágil y escalable de garantizar un alto retorno de la inversión en analítica, que está disponible en la nube y brinda la libertad de cambiar de entornos cuando cambien las necesidades del negocio.


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