Teradata Perkenalkan Analisis 4D Pertama untuk Industri

Oleh Agustinus Mario Damar pada 11 Jul 2018, 16:30 WIB
Teradata

Liputan6.com, Jakarta - Teradata baru saja mengumumkan kehadiran sistem analisis tingkat lanjut yang menggabungkan data lokasi geospasial tiga dimensi dengan dimensi waktu yang keempat.

Diberi nama '4D Analytics', fungsi ini relevan untuk aplikasi edge computing yang biasanya mengelola variabel lokasi dan waktu yang lebih terus menerus berubah.

Sekadar informasi, edge computing merupakan metode untuk mengoptimalkan sistem komputasi awan dengan mengontrol aplikasi, data, dan layanan dari sebuah inti ke ke layanan internet yang terhubung ke dunia fisik. 

Melalui integrasi kemampuan, seperti data geospasial dan temporal, dalam Teradata Analytics Platform, pengguna dapat mempermudah penggabungan kemampuan operasional dan analisis pelanggan.

Selain itu, Teradata dapat memungkinkan para pelanggannya mengoperasikan analisis Internet of Things (IoT) dengan kemampuan yang lebih baik. 

"Kita berada di ambang ledakan besar aplikasi IoT dan menggunakan kasus-kasus yang didukung oleh analisis canggih," tutur President Director Teradata Indonesia Erwin Sukiato dalam keterangan resmi yang diterima pada Rabu (11/7/2018).

Berbekal teknologi ini, perangkat seperti connected car, pesawat, lampu lalu lintas, jalan raya, wearables devices dan teknologi lain akan menjadi lebih pintar dan memiliki nilai lebih. 

"Teradata, dengan kemampuan 4D Analytics pertama di industri, siap memimpin revolusi komputasi yang lebih pintar, mendorong pemanfaatan yang lebih luas," tuturnya.

Terlebih, keuntungan yang dijanjikan IoT sangat jelas dan ditujukan pada banyak industri. Karenanya, IoT menjadi investasi penting untuk pelaku bisnis.

1 of 2

Kemampuan Analytics 4D dari Teradata

Internet of Things (IoT)
Ilustrasi Internet of Things (IoT). (Doc: Wired)

Untuk itu, Teradata memaparkan sejumlah penerapan dari kemampuan Analytics 4D baggi para pelaku bisnis. Berikut ini beberapa bentuk aplikasi dari sistem tersebut: 

1. Menganalisis pola kereta api, kereta bawah tanah, taksi, mobil, lampu lalu lintas, lalu lintas restoran, dan gerakan warga umum. Lalu, pola itu menghasilkan pengetahuan baru sebagai pondisi berpikir untuk membuat sistem kota pintar yang lebih baik. 

2. Mempelajari data sensor dari kendaraan, seperti waktu tempuh dan rute perjalanan. Hal ini dapat diolah untuk mengoptimalkan operasi dan memprediksi kemungkinan kerusakan, termasuk dampak bisnis yang dihasilkan.

3. Memanfaatkan wearables devices dan perangkat medis pribadi untuk menganalisis data seputara denyut jantung dan aktivitas pasien. Selanjutnya data itu dipakai untuk memahami kebutuhan pengobatan. 

4. Menganalisis data dari masing-masing mobil untuk memahami perbedaan antara kecelakaan dan kondisi yang hampir membuat kecelakaan. Dengan ini, semua mobil dapat lebih pintar dan aman

5. Pemanfaatan untuk layanan transportasi dengan menggabungkan seri waktu, data geospasial, informasi demografis, termasuk cuaca. Melalui sistem ini, pelaku bisnis dapat membuat penawaran tertarget secara real-time.

(Dam/Jek)

Saksikan Video Pilihan Berikut Ini: 

Lanjutkan Membaca ↓