Teradata推出4D Analytics以优化物联网边缘计算

Teradata宣布推出“ 4D Analytics ”，这是一种高级分析的新功能，它将三维地理空间位置数据与第四维时间相结合。此高级功能尤其适用于管理不断变化的时间和位置变量的边缘计算应用程序。通过将这些功能(主要是地理空间，时间和时间序列数据)集成到Teradata分析平台中，并使其易于与运营和客户分析相结合，Teradata使其客户能够实施增强的物联网分析用例。

Teradata India董事总经理Souma Das表示，“在Teradata，我们将继续投入时间和精力来推动物联网分析。宣布“4D Analytics”的可用性与我们息息相关，因为汽车和政府行业垂直行业是我们在印度的首要焦点。4D分析功能将使我们的客户能够分析和管理不断变化的时间数据以及位置变量，如汽车，地铁，飞机等。例如，在汽车行业，您可以查看预测性维护，基于使用情况的保险，智能紧急呼叫或利用远程信息处理和此功能的被盗车辆跟踪。

他进一步补充说：“在政府部门，聪明的城市项目将专注于使用通过使用物联网技术的庞大而复杂的传感器网络收集的数据，这是一个明智的选择。因此，例如大数据分析和物联网将汇集在一起​​，以确保成本效益，基于条件和预测的维护模型，以确保更高水平的服务 - 与现有模型相比，涉及地铁的反应性维护，公共汽车导致智能交通。此外，它还可以帮助解决诸如良好治理，安全和交通管理等更大问题，从而创造持续的公民服务。“

物联网的承诺是明确的，对于许多行业来说，这是对业务的重要投资。Teradata分析平台通过使边缘计算更加智能化并实现业务影响分析，为传统传感器数据分析带来更深入的见解，从而提高了投资回报。通过使用基于设备(例如汽车和可穿戴设备)的时间和“空间”的洞察，4D Analytics功能的增加增强了物联网分析。结合时间序列(以设定的时间间隔收集的一系列数据点，显示活动和随时间的变化)，时间(用于存储与相关时间段相关的数据)和地理空间数据(与设备的位置相关联)，提供上下文分析根据何时何地。

Teradata的4D Analytics功能的使用提供了深刻的见解，使新的逻辑和规则能够使边缘变得更加智能。有兴趣领先于竞争对手的企业可以使用4D Analytics功能为各种增强型应用提供动力，包括：

分析火车，地铁，出租车，汽车，交通灯，餐馆交通和一般市民运动的模式，从而产生新的见解在边缘作为新的逻辑和规则，使智能城市，更聪明。

研究来自车队的传感器数据，例如行程时间和路线，以优化运营并预测故障的可能性以及由此产生的业务影响。

使用可穿戴设备和个人医疗设备分析患者心率和活动数据，了解药物依从性。

分析来自各个车辆的数据，以了解事故和近乎未命中之间的差异，使所有车辆更智能，更安全。

围绕交通即服务，将时间序列和地理空间数据与人口统计信息(即老年人或学生车手)和天气数据相结合，创建高度针对性的自定义优惠，并近乎实时地发送给设备。

Teradata Analytics平台具有全新的4D Analytics功能，是Teradata Everywhere的基础组件：灵活，灵活且可扩展的方式，可确保云中可用的分析投资获得高回报，并可根据业务需求自由更改部署环境发展。

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