Fotolia.
Teradata将时间序列分析工具应用于IoT数据
数据仓库Pioneer Teradata希望通过解决时间序列分析技术的技能差距来缓解IoT数据分析，该技术即将到来。
事物互联网不断发出一系列数据，这通常必须以它的方式分析......
继续阅读本文
享受本文以及所有内容，包括电子指南，新闻，提示等。
被创建为全价值。物联网数据分析通常要求应用专门的时间序列方法。但是，虽然它们在信号处理，经济和天气预报等领域众所周知，但许多企业在这种专业知识中存在差距。
数据仓库先驱Teradata.希望填补这一点传感器分析其Teradata Analytics平台的新功能差距。在新的更新中，现有地理空间数据分析使用时间序列分析功能来增强工具，以处理IoT数据创建的问题类型。虽然时间一直是一个大多数业务分析的一部分，Teradata平台旨在以新的方式处理新到达的IOT数据。
“物联网数据具有比传统企业数据甚至其他大数据来源的具有截然不同的特点，”南非开普敦的9Sight咨询的Barry Devlin，创始人和主校长说。
巴里德林Teradata致力于带来时间序列结构Devlin说，以这样一种方式进入其工具，使SQL用户更容易在稀有时间序列数据的稀有空间中工作。
他说，IoT数据可以非常“脏”，从某种意义上可以丢失值或以各种方式误差。“数据结构可能意外地改变，例如，当传感器在该字段中替换时，”Devlin表示，添加了更好的技能，工具和技术帮助处理这些问题。
物联网面包屑路径
teradata.平台更新根据Teradata的技术产品营销总监，在Teradata的总部位于圣地亚哥，根据IMAD Birouty的说法，帮助用户通过多种方式处理缺少的数据，错误的价值和其他异常。
Birouty表示，该系统可以铺设用于快速访问和处理，处理异常和缺失值的数据。例如，它可以处理不同的频率速率传感器报告数据;他说，这可以在某些情况下每秒10次，在其他情况下，其他10次。
为了帮助实现这一点，新的主要索引提供了一种方法来快速分发时间序列数据的时间。Birouty表示，通过针对此类应用优化的查询方法进一步支持相关时间序列分析。
时间序列分析在Birouty的话语中提供“面包屑的道路，让您重新创建发生的事情”物联网数据分析。
时间就是生命
Teradata的移动是更广泛的趋势的一部分，可以看到数据平台和分析软件适应IoT用户的需求。
例如，西门子的冲浪者最近表示，它正在使用SAS IOT分析软件来研究由其磁共振成像和计算机断层扫描系统生成的数据，以预测系统问题和停机时间。
同时，初创公司游泳这个月退出隐身模式，释放其游泳EDX系统，用于在远程或边缘设备上应用分析，其目标是降低中央数据仓库的负载。
物联网将时间的各个方面带到前面。 巴里德林9Sight咨询的创始人和校长
而且机器数据专家Splunk表示，本月稍后会推出用于物联网数据分析用途的Splunk工业资产智能平台的有限版本。
根据分析师Devlin的说法，IOT应用中可靠性的需求可以很好地为Teradata Analytics平台等软件，这在基本上是以既定为中心的关系数据库技术。尽管新的时间序列分析皱纹建立在平台中。
“底线是，数据仓库和分析的时间一直是一个重要的，但被低估的因素，”Devlin说。“物联网将时间的各个方面带到前面。”
