التكنولوجيا وتقنية المعلومات | الأربعاء 4 مايو, 2016 4:14 مساءً |

أعلنت شركة متخصصة في تحليلات البيانات الضخمة  وتطبيقات التسويق عن إنشاء وحدتها العالمية لتحليلات إنترنت الأشياء ضمن مختبرات تيراداتا، والتي تتّخذ من الولايات المتحدة الأمريكية والمملكة المتحدة والهند مقرّاً لها، وركّزت على تطوير الابتكارات للحصول على أكبر قيمة من تحليلات الأشياء (AoT). وفي إطار ذلك، كُلّف كل من فريق العمليات الخاصة الذي يضم علماء البيانات، ومهندسي البيانات، ومصممي البرامج بإنشاء حلول وخدمات تحليلية جديدة قائمة على تقنية البيئة السحابية، وذلك لتبسيط التحليلات المتقدمة، وحركة البيانات، وإدارة قواعد البيانات لإنترنت الأشياء.

وقال اوليفر راتسزبيرجر، رئيس مختبرات تيراداتا بهذا الصّدد: "ينصب تركيز أذكى الناس في تيراداتا على بناء أفضل التقنيات لتشغيل تحليلات الأشياء". وأضاف في معرض حديثه عن ذلك: "وبإعلاننا عن ذلك، فإننا نُسهم في جعل الأمر أسهل على عملائنا لنقل بيانات الاستشعار في كل مكان، وتحسين نظم إدارة البيانات للتعامل مع الكميات الهائلة من البيانات، وإدارة الوقت الحقيقي، وإجراء التحليلات المتقدمة بالتزامن مع تيارات بيانات إنترنت الأشياء. إلى جانب ذلك، نقدم لعملائنا أدوات وتقنيات قوية لتحليل بيانات إنترنت الأشياء في سبيل إيجاد رؤى وتطبيقات وحالات استخدام جديدة".

برنامج "Teradata Aster Analytics": في أي وقت وفي أي مكان

يُجيب Teradata Aster Analytics على الاستفسار القوي "لماذا حصل هذا" باستخدام إنترنت الأشياء. وتضم الوظائف التحليلية المبنية مسبقًا قدرات تحضيرية جديدة لبيانات إنترنت الأشياء، وتقنيات التعلم الآلي الرّامية إلى فهم وكشف أنماط السلوك في الجهاز بشكل سريع، والتي يمكن أن تُستخدم لتخفيف المخاطر، وتخفيض تكاليف الصيانة، وتقليل وقت التعطل عن العمل، وزيادة الإنتاجية. كما يسهل ويُسرّع برنامج "Aster Analytics" إيجاد رؤى مجدية وذات صلة تكمن في كميات هائلة من بيانات إنترنت الأشياء، مع أداء تقدر سرعته بجزء من الألف من الثانية.

يمكن بسهولة إدخال العديد من نماذج التعليم الآلي التي تم إنشاؤها ليتم تشغيلها على أي منظومة تشغيل باستطاعتها التعامل مع لغة Java. تتيح The Teradata Aster Scoring SDK (مجموعة مطوري برمجيات) الفرصة أمام المحللين بسهولة تطبيق النماذج التحليلية لإنترنت الأشياء على أي من خوادم IoT edge ونموذج السحابة العامة، وفي مركز البيانات أيضاً.

سرعة أكبر في جمع وتوزيع تيارات بيانات تقنيات إنترنت الأشياء من تحسينات مستمعي شركة "تيراداتا"                      "Teradata Listener Enhancements"

تقوم شركة "تيراداتا" بتوسيع إمكانات إنترنت الأشياء لمستمعي تيراداتا مع المتصلين بحيث تجعل من الأسهل الحصول على بيانات الاستشعار المتدفقة للتحليل وتوزيعها. عادةً ما تعتبر عملية التقاط وإدارة البيانات المتدفقة باستمرار معقدة وتحتاج جهدًا بشريًا. تُسهل خيارات الاتصال الجديدة وتُسرّع هذه الأمر على المستمع لتقديم تيارات بيانات جديدة من بيانات الاستشعار لـ Teradata Unified Data Architecture، سواء كانت موجودة في أماكن العمل أو في البيئة السحابية.

وحدة تحليلات إنترنت الأشياء العالمية

تقدم وحدة تحليلات إنترنت الأشياء العالمية خدمة التعليم الآلي وتقنيات التحليلات المتقدمة لإدارة النظام ومهام ديف أوبس "DevOps". وتقوم بتقديم التعليم الآلي لأنظمة تيراداتا من أجل حل الأداء المعقد ومشاكل عبء الازدحام في غضون ثوانٍ معدودة.

تقدّم خدمات تحليلات الأشياء حلول لا حصر لها لعملائها وتشمل:

·         كشف الإنذار المبكر الذي يستخدم التحليلات التنبؤية لإيجاد وتصحيح القضايا بالآلات والأجهزة بشكل سريع، وبالتالي تقليل تكاليف الصيانة والكفالة في الوقت الذي يحمي فيه سمعة العلامة التجارية.

·         المتابعة المستمرة للأصول لتمكين إيجاد فرص جديدة لتحقيق إيرادات، واستراتيجيات التسعير الجديدة بناء على التشغيل لكل ساعة، والدفع لكل استخدام بدلاً من الشراء.

·        المراقبة والتحليل الفوري للأصول المادية، والسماح للشركات بتفهم الظروف المحيطة، والتصرف وفقاً لمجموعة متنوعة من الرؤى الفورية، بما في ذلك التنبيهات المتعلقة بالأمان، واستخدام الطاقة والوقود، والوقت الضائع بسبب التوقف عن العمل، والأجزاء التالفة، وتحديد المواقع الجغرافية، والمزيد.

وقال جون ل. مايرز، مدير الأبحاث في "Enterprise Management Associates"، نقلاً عن البحوث التي أجريت مؤخرًا على شبكة إنترنت الأشياء، وهي الشركة التي أجرت تحليلات على 250 من الرواد العالميين في مجال الأعمال والتكنولوجيا: "وضعت شركة "تيراداتا" نفسها في موقع صحيح من ناحية المنتج والخدمات وذلك لتمكين تحليلات الأشياء، إذ أن أكثر من 70% من النظم الإيكولوجية التحليلية لإنترنت الأشياء تستفيد من منصات اكتشاف البيانات، والأجهزة التحليلية، ومخازن بيانات الشركات، وتجمعات البيانات. في المقابل، تستخدم الأنظمة الإيكولوجية اليوم ميزانيات أقل نسبيًا (13,2٪ من المنظومات) أو نظام قواعد بيانات (NoSQL) بنسبة (13,6%) لتخزين البيانات".