Firma Teradata zapowiedziała dwa przełomowe rozwiązania aplikacyjne, które pozwolą użytkownikom odkrywać i operacjonalizować wiedzę zaszytą w danych pochodzących z Internetu Rzeczy (Internet of Things – IoT). Rozwiązania Teradata® Listener™ i Teradata Aster® Analytics on Hadoop umożliwiają wykrywanie w czasie rzeczywistym i analizę charakterystycznych wzorców oraz zależności w ramach przybierających na sile strumieni danych generowanych przez urządzenia budujące Internet Rzeczy.
W obecnej rzeczywistości jest wiele wzajemnie połączonych urządzeń, które generują szeroki, ciągły strumień danych. W ostatnich latach poczyniono postępy w instrumentalizacji urządzeń oraz ich możliwości komunikacyjnych. Jednak prace rozwojowe nie koncentrowały się na rozwiązaniach umożliwiających wykorzystanie i maksymalizację wartości danych w oparciu o algorytmy uczenia maszynowego. Nawet dla najbardziej zorientowanych technologicznie organizacji tworzenie wartości biznesowej z danych pochodzących z Internetu Rzeczy staje się procesem złożonym i mocno zależnym od posiadanych kompetencji. Jeszcze trudniejsze staje się zintegrowanie danych generowanych przez Internet Rzeczy z informacjami dotyczącymi działalności operacyjnej oraz zachowań ludzkich.
W odpowiedzi na tego rodzaju wyzwania firma Teradata wprowadza innowacyjne oprogramowanie, które pozwala wyeliminować złożoność i opóźnienia typowe dla przetwarzania danych z Internetu Rzeczy, a jednocześnie zapewnia szereg nowych możliwości w zakresie wykorzystania pozyskanych informacji. Rozwiązanie Teradata Listener to inteligentne, samoobsługowe narzędzie umożliwiające wykrywanie określonych rodzajów danych w ramach wielu strumieni danych pochodzących z czujników i innych urządzeń tworzących Internet Rzeczy, a następnie propagowanie takich danych w ramach wielu platform tworzących ekosystem rozwiązań analitycznych. Duże zbiory danych IoT przechowywanych w ramach nowego rozwiązania Teradata Integrated Big Data Platform 1800 stają się łatwo osiągalne dzięki natywnej obsłudze formatu JSON (Java Script Object Notation). Natomiast dane przekazywane do platformy Hadoop® mogą być na szeroką skalę analizowane dzięki rozwiązaniu Teradata Aster Analytics on Hadoop. Przykładowo, klient firmy Teradata, jeden z największych producentów sprzętu radiologicznego, w tym urządzeń obrazowania metodą rezonansu magnetycznego (MRI), rentgenowskiego i ultrasonograficznego, dostarcza swoje rozwiązania szpitalom i klinikom z całego świata. Tego rodzaju urządzenia medyczne każdego dnia wspierają diagnostykę tysięcy pacjentów i stały się niezastąpione w służbie zdrowia. Rejestry tekstowe opisujące zachowania pacjentów wraz z danymi pochodzącymi z wbudowanych czujników są strumieniowo i w trybie 24/7 przesyłane do utrzymywanego przez producenta i opartego na platformie Hadoop repozytorium danych tzw. Data Lake. Rozwiązania firmy Teradata są następnie wykorzystywane na potrzeby analizy tekstowej, która pozwala wyciągać wnioski pomocne pracownikom serwisu w podnoszeniu dostępności urządzeń medycznych i optymalizacji okien serwisowych. Równolegle, dane dotyczące procesów produkcji sprzętu gromadzone są na platformie Teradata Appliance, gdzie podlegają zaawansowanym analizom. Dzięki zdobytej w ten sposób wiedzy możliwe jest podnoszenie jakości i wydajności produkcji, a także systematyczne unowocześnianie kolejnych generacji produktów.
W obecnej rzeczywistości jest wiele wzajemnie połączonych urządzeń, które generują szeroki, ciągły strumień danych. W ostatnich latach poczyniono postępy w instrumentalizacji urządzeń oraz ich możliwości komunikacyjnych. Jednak prace rozwojowe nie koncentrowały się na rozwiązaniach umożliwiających wykorzystanie i maksymalizację wartości danych w oparciu o algorytmy uczenia maszynowego. Nawet dla najbardziej zorientowanych technologicznie organizacji tworzenie wartości biznesowej z danych pochodzących z Internetu Rzeczy staje się procesem złożonym i mocno zależnym od posiadanych kompetencji. Jeszcze trudniejsze staje się zintegrowanie danych generowanych przez Internet Rzeczy z informacjami dotyczącymi działalności operacyjnej oraz zachowań ludzkich.
W odpowiedzi na tego rodzaju wyzwania firma Teradata wprowadza innowacyjne oprogramowanie, które pozwala wyeliminować złożoność i opóźnienia typowe dla przetwarzania danych z Internetu Rzeczy, a jednocześnie zapewnia szereg nowych możliwości w zakresie wykorzystania pozyskanych informacji. Rozwiązanie Teradata Listener to inteligentne, samoobsługowe narzędzie umożliwiające wykrywanie określonych rodzajów danych w ramach wielu strumieni danych pochodzących z czujników i innych urządzeń tworzących Internet Rzeczy, a następnie propagowanie takich danych w ramach wielu platform tworzących ekosystem rozwiązań analitycznych. Duże zbiory danych IoT przechowywanych w ramach nowego rozwiązania Teradata Integrated Big Data Platform 1800 stają się łatwo osiągalne dzięki natywnej obsłudze formatu JSON (Java Script Object Notation). Natomiast dane przekazywane do platformy Hadoop® mogą być na szeroką skalę analizowane dzięki rozwiązaniu Teradata Aster Analytics on Hadoop. Przykładowo, klient firmy Teradata, jeden z największych producentów sprzętu radiologicznego, w tym urządzeń obrazowania metodą rezonansu magnetycznego (MRI), rentgenowskiego i ultrasonograficznego, dostarcza swoje rozwiązania szpitalom i klinikom z całego świata. Tego rodzaju urządzenia medyczne każdego dnia wspierają diagnostykę tysięcy pacjentów i stały się niezastąpione w służbie zdrowia. Rejestry tekstowe opisujące zachowania pacjentów wraz z danymi pochodzącymi z wbudowanych czujników są strumieniowo i w trybie 24/7 przesyłane do utrzymywanego przez producenta i opartego na platformie Hadoop repozytorium danych tzw. Data Lake. Rozwiązania firmy Teradata są następnie wykorzystywane na potrzeby analizy tekstowej, która pozwala wyciągać wnioski pomocne pracownikom serwisu w podnoszeniu dostępności urządzeń medycznych i optymalizacji okien serwisowych. Równolegle, dane dotyczące procesów produkcji sprzętu gromadzone są na platformie Teradata Appliance, gdzie podlegają zaawansowanym analizom. Dzięki zdobytej w ten sposób wiedzy możliwe jest podnoszenie jakości i wydajności produkcji, a także systematyczne unowocześnianie kolejnych generacji produktów.
Każdego dnia gromadzimy miliony cząstkowych informacji generowanych przez nasze urządzenia. Nasi inżynierowie dostarczają nam też tysiące raportów, które podlegają digitalizacji. Tego rodzaju dane poddajemy różnego rodzaju analizom, aby wykrywać ukryte zależności i wzorce zjawisk, które pozwolą nam zapewnić optymalną wydajność sprzętu. Współpraca z firmą Teradata pomogła nam w opracowaniu kluczowych wyznaczników wskazujących na nadchodzącą awarię sprzętu kolejowego,” powiedział Gerhard Kress, dyrektor działu Analytical Services w Siemens Mobility Division. „Proces gromadzenia i analizy danych pochodzących z czujników oraz urządzeń IoT stanowi integralny element procesu podnoszenia efektywności działalności na rynku transportu kolejowego.
Teradata Listener – Rozwiązanie Teradata Listener to inteligentne, samoobsługowe oprogramowanie wspierające pozyskiwanie i dystrybuowanie dynamicznych strumieni danych – zarówno pojedynczych, jak i wielu strumieni jednocześnie. Rozwiązanie Teradata Listener pozwala klientom łatwo przekazywać dane strumieniowe do platform takich jak: Hadoop, Teradata Aster Analytics i Teradata Database. Pozwala szybko i łatwo analizować nowe strumienie danych inżynierom danych, analitykom biznesowym i deweloperom w poszukiwaniu odpowiedzi na pojawiające się pytania biznesowe. Użytkownicy mogą analizować dane pochodzące z wielu zróżnicowanych źródeł – jak czujników, systemów telematycznych, zdarzeń mobilnych, a także strumieni działań w Internecie, mediach społecznościowych i logach rozwiązań IT – bez konieczności angażowania zespołu IT.
Teradata Aster Analytics on Hadoop – Unikalne w skali branży, ulepszone rozwiązanie Aster Analytics on Hadoop stanowi zintegrowane rozwiązanie analityczne firmy Teradata. Rozwiązanie Aster Analytics on Hadoop zostało wyposażone w zestaw ponad 100 istotnie różnych technik analizy oraz siedem wertykalnych aplikacji branżowych działających bezpośrednio na platformie Hadoop®. Dzięki nowym funkcjom organizacje mogą bezproblemowo rozwiązywać problemy biznesowe w oparciu o jedno, zintegrowane rozwiązanie analityczne.
Elastyczność i łatwość wykorzystania nowych możliwości pozwala analitykom biznesowym w codziennej pracy pełnić rolę inżynierów danych i rozwiązywać najtrudniejsze problemy organizacji. Rozwiązanie Teradata Aster Analytics on Hadoop pozwala użytkownikom wykorzystać algorytmy uczenia maszynowego, analizy tekstu, ścieżek, wzorców, grafów i analizy statystycznej w ramach jednego procesu analitycznego. Firma Teradata oferuje możliwość elastycznego wdrożenia rozwiązania Aster Analytics – dostępne opcje obejmują wykorzystanie platform Teradata Big Analytics Appliance i Hadoop, w wersji lokalnej lub opartej na środowisku Teradata Cloud.
Teradata Integrated Big Data Platform 1800
Wprowadzone do oferty 19 października 2015 roku rozwiązanie Teradata Integrated Big Data Platform 1800 jest platformą sprzętową idealną do wspierania i wykorzystania potencjału Internetu Rzeczy. Platforma ta pozwala na wykonywanie złożonych analiz na zbiorach danych dużej skali i jest oferowana w przystępnej cenie wynoszącej w przeliczeniu ok. tysiąc dolarów za terabajt skompresowanych danych. Środowisko bazodanowe Teradata Database, działając na platformie Teradata Integrated Big Data Platform, zapewnia dostęp do pochodzących z aplikacji internetowych czujników oraz urządzeń IoT, danych zapisanych w wielu zróżnicowanych formatach, w tym: XML, KVP (Key Value Pair), BSON (Binary JSON) oraz JSON.
Rozwiązanie Teradata Listener jest obecnie dostępne w wersji testowej i będzie oferowane globalnie w pierwszej połowie 2016 roku. Rozwiązanie Teradata Aster Analytics on Hadoop zostanie wprowadzone na rynek w drugim kwartale 2016 roku. Rozwiązanie Teradata Integrated Big Data Platform 1800 jest dostępne obecnie.
Źródło: Teradata
Teradata Aster Analytics on Hadoop – Unikalne w skali branży, ulepszone rozwiązanie Aster Analytics on Hadoop stanowi zintegrowane rozwiązanie analityczne firmy Teradata. Rozwiązanie Aster Analytics on Hadoop zostało wyposażone w zestaw ponad 100 istotnie różnych technik analizy oraz siedem wertykalnych aplikacji branżowych działających bezpośrednio na platformie Hadoop®. Dzięki nowym funkcjom organizacje mogą bezproblemowo rozwiązywać problemy biznesowe w oparciu o jedno, zintegrowane rozwiązanie analityczne.
Elastyczność i łatwość wykorzystania nowych możliwości pozwala analitykom biznesowym w codziennej pracy pełnić rolę inżynierów danych i rozwiązywać najtrudniejsze problemy organizacji. Rozwiązanie Teradata Aster Analytics on Hadoop pozwala użytkownikom wykorzystać algorytmy uczenia maszynowego, analizy tekstu, ścieżek, wzorców, grafów i analizy statystycznej w ramach jednego procesu analitycznego. Firma Teradata oferuje możliwość elastycznego wdrożenia rozwiązania Aster Analytics – dostępne opcje obejmują wykorzystanie platform Teradata Big Analytics Appliance i Hadoop, w wersji lokalnej lub opartej na środowisku Teradata Cloud.
Teradata Integrated Big Data Platform 1800
Wprowadzone do oferty 19 października 2015 roku rozwiązanie Teradata Integrated Big Data Platform 1800 jest platformą sprzętową idealną do wspierania i wykorzystania potencjału Internetu Rzeczy. Platforma ta pozwala na wykonywanie złożonych analiz na zbiorach danych dużej skali i jest oferowana w przystępnej cenie wynoszącej w przeliczeniu ok. tysiąc dolarów za terabajt skompresowanych danych. Środowisko bazodanowe Teradata Database, działając na platformie Teradata Integrated Big Data Platform, zapewnia dostęp do pochodzących z aplikacji internetowych czujników oraz urządzeń IoT, danych zapisanych w wielu zróżnicowanych formatach, w tym: XML, KVP (Key Value Pair), BSON (Binary JSON) oraz JSON.
Rozwiązanie Teradata Listener jest obecnie dostępne w wersji testowej i będzie oferowane globalnie w pierwszej połowie 2016 roku. Rozwiązanie Teradata Aster Analytics on Hadoop zostanie wprowadzone na rynek w drugim kwartale 2016 roku. Rozwiązanie Teradata Integrated Big Data Platform 1800 jest dostępne obecnie.
Źródło: Teradata
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Jak przyspieszyć transformację energetyczną i dekarbonizację dzięki inteligentnej integracji danych w chmurze?
Odpowiedzią jest Snowflake Energy Solutions – nowa oferta łącząca ponad 30 rozwiązań partnerskich w… / Czytaj więcej
Jak skutecznie wdrożyć Power BI w organizacji?
Wdrożenie narzędzi analitycznych w firmie to nie tylko kwestia technologii, ale także zmiany podejś… / Czytaj więcej
Czy systemy Business Intelligence nadają się do małych i średnich firm?
W świecie biznesu coraz więcej mówi się o danych. Firmy gromadzą je w ogromnych ilościach – od arku… / Czytaj więcej
Jak Business Intelligence rewolucjonizuje zarządzanie sieciami dealerskimi – rozwiązania od One Support
W branży motoryzacyjnej zmiany zachodzą szybciej niż kiedykolwiek. Dynamiczne wahania cen, rosnąca… / Czytaj więcej
Narzędzia BI dla systemów ERP: Jak wybrać odpowiednie rozwiązanie?
W ostatnim czasie dane stały się jednym z najważniejszych aktywów biznesowych. Sam system ERP pozwa… / Czytaj więcej
Business Intelligence w praktyce – jak system BI One zmienia sposób zarządzania firmą
W erze cyfrowej transformacji dane stały się najcenniejszym zasobem każdej organizacji. Ich skutecz… / Czytaj więcej
