Teradata presentó Teradata Analytics Platform. Esta moderna plataforma proporciona acceso a funciones y a motores que permiten a los usuarios de toda la organización aprovechar sus herramientas y lenguajes preferidos, a escala, en diversos tipos de datos. Esto se logra al incorporar analíticas cerca de los datos, eliminando la necesidad de moverlos y permitiéndole a los usuarios utilizar analíticas con conjuntos de datos más grandes, con mayor frecuencia y velocidad.
“En el entorno actual, los usuarios tienen necesidades analíticas muy dispares”, explicó Oliver Ratzesberger, Vicepresidente Ejecutivo y Director de Producto de Teradata. “Esto genera una proliferación de herramientas y enfoques caros y aislados. Gracias a la versatilidad incomparable de Teradata Analytics Platform podemos resolver este problema, porque incorporamos una variedad de motores y funciones de análisis, así como las herramientas y los lenguajes que prefiere cada usuario para todos los tipos de datos. Combinando lo mejor en escalabilidad, elasticidad y rendimiento en el sector, Teradata Analytics Platform brinda a nuestros clientes un análisis empresarial superior”, agregó.
Hoy existen más técnicas y herramientas analíticas disponibles, y los analistas de negocios quieren usar los métodos más apropiados para cada uno de sus proyectos. Por ejemplo, predecir la falla de un componente que afecte el suministro de energía constante y confiable a los hogares y negocios requiere del análisis y monitoreo de datos a través de diversas fuentes, como datos meteorológicos, datos del control de servicios públicos, cortes en el suministro, sobre transformadores y medidores, y sobre todos los activos, incluida la ubicación del componente. El análisis de datos tan dispares puede requerir una gran variedad de herramientas y técnicas, que le exigen al analista moverse entre lenguajes, formatos de datos, interfaces y sistemas totalmente distintos. Los datos relevantes también deben integrarse y moverse a través de sistemas.
Con Teradata Analytics Platform, muchos de estos pasos desaparecen o pueden combinarse. Gran parte de los datos de este ejemplo ya estaría integrada en un único ecosistema, que también puede admitir sin problema datos no procesados de otras fuentes. Ahora, en un único flujo de trabajo, los usuarios pueden cambiar las herramientas y las interfaces más comunes, incluidas las comerciales y de código abierto. En consecuencia, cuentan con mejor información, más rápida y precisa, basada en todos los datos y no en un subconjunto de ellos.
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