テラデータ、「4D Analytics」でエッジ・コンピューティングのスマート化を促進

クラウド・ベースのデータおよびアナリティクス企業であるテラデータ・コーポレーション(以下、テラデータ)は、3次元の地理空間データと時間データを組み合わせた4次元のデータで高度アナリティクを実現する新機能「4D Analytics」の提供開始を発表した。

この機能をTeradata Analytics Platformに組み入れ、業務オペレーション分析および顧客分析と統合することで、より高度なIoT分析の実装を支援することができるという。

「4D Analytics」は時系列データ(時間の経過に応じた活動を示し、時間の経過と共に変化する、一定の間隔で収集される一連のデータ点)、テンポラル・データ(関連のある期間に関して保存されるデータ)、地理空間データ(デバイスの位置に関係するデータ)の組み合わせにより、時間と場所に基づいた文脈分析を実現する。

こうした機能により、自動車やウェアラブル等のデバイスの「時間」と「空間」の両方に基づいたインサイトが活用され、IoTの効果を高めるという。

IoTへの投資は世界中の企業にとってますます重要性を増している。「4D Analytics」は特にIoTでニーズの高まるエッジ・コンピューティングの分析能力を向上させると期待される。

「4D Analytics」を搭載したTeradata Analytics Platformは、絶えず変化する時間や位置の変数を管理するエッジ・コンピューティングのビジネス・インパクト分析を高度化し、従来型のセンサー・データ分析に比べ深いインサイトをもたらす。結果、企業のIoTへの投資から得られる顧客価値をより高めることができるという。

「4D Analytics」によるエッジ・コンピューティングのスマート化により、IoTアプリケーションにもたらされる具体的な成果は以下があげられるという。

  • 列車、地下鉄、タクシー、自動車、信号機、レストランの往来、市民の動き等のパターンを分析し、その結果生まれた新たなインサイトをエッジに戻し、スマートシティをよりスマートにするための新たなロジックやルールとして活用すること
  • 全車両から得た移動時間やルートなどのセンサー・データを調査することにより、運行を最適化し、故障の確率や結果として生じるビジネス・インパクトを予測すること
  • ウェアラブルや個人医療機器の利用によって患者の心拍や活動に関するデータを分析し、服薬の順守状況を把握すること
  • 個々の車両から得たデータを分析して事故とニアミスの差異を理解し、すべての車両をよりスマートかつ安全にすること
  • 輸送サービスに関して、時系列および地理空間データを利用者層情報(乗客を高齢者や学生等に区分したデータ)および気象データと組み合わせ、かなり的を絞ったカスタム・オファーをほぼリアルタイムでデバイスに送信すること

9sight ConsultingのDr. Barry Devlin氏が2017年11月に発表した研究論文に次のような記述がある。

「時系列データは、IoTのアウトプットに対する高度アナリティクスの基本となる。(中略)時系列データとバイテンポラル・データという時間の両面を単一の環境で完全にサポートできる能力は、Production Analytic Platformの設計と実装における中心的な要件である」

Teradata Analytics Platformおよび新機能の「4D Analytics」は、Teradata Everywhereの基本的な構成要素だ。

Teradata Everywhereは、アナリティクスへの投資からの高収益を保証するための柔軟でアジャイルかつスケーラブルな手段であり、クラウドで提供され、ビジネス・ニーズの進化に応じてデプロイ環境を変更できる自由が確保されているという。

【関連リンク】
テラデータ(Teradata)

Previous

豊田自動織機とマイクロソフト、フォークリフトの予防保全プロジェクトを開始

世界のウェアラブルデバイス、年間平均13.4%で成長:IDCが予測

Next