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Analiticas IoT

Recopilar, almacenar y visualizar datos de máquinas en bruto es sólo un prólogo de cualquier proyecto serio de IoT. El valor económico es impulsado por las decisiones de administración dirigidas a la optimización de la eficiencia del proceso existente y ofreciendo nuevos servicios al cliente final.

Las grandes palabras anteriores están técnicamente habilitadas por agregación, procesamiento y análisis profundo de los datos del dispositivo y las secuencias de eventos. Esas operaciones siguen una curva totalmente única en todas las grandes soluciones: la optimización del almacenamiento de los cultivos cosechados es totalmente diferente de la organización de transacciones en una red inteligente o la administración de una flota de montacargas.

Las capacidades analíticas de AggreGate abarcan desde alertas simples hasta unidades de capacitación avanzada que aprovechan el aprendizaje automático para la predicción y la detección de anomalías. Años en el mercado y miles de proyectos entregados por nuestros socios en todos los mercados verticales garantizaron que la plataforma tenga el conjunto de herramientas adecuado para cada caso de uso.

MÁQUINA DE COCINA DE DATOS

MÁQUINA DE COCINA DE DATOS

AggreGate adquiere, analiza, ingesta, ordena, filtra, transforma, agrega, ordena, transmite y analiza datos provenientes de cosas pequeñas y grandes, independientemente de que sean sensores de estado o dispositivos de monitoreo de red SDH. Luego depende: algunos datos pueden enviarse a aplicaciones que comprenden mejor su valor mientras que otros son administrados por operadores de la plataforma y productos derivados.

NORMALIZACIÓN DE DATOS

NORMALIZACIÓN DE DATOS

Estamos acostumbrados a diseñar nuestros módulos analíticos sin una sola idea sobre el sentido físico de los datos que podrían manejar en el futuro. Los controladores de dispositivos de la plataforma resumen los valores de las peculiaridades de los protocolos de comunicación. En el siguiente paso, los datos se inyectan en el modelo unificado donde se escala y se transforma para garantizar la igualdad de las unidades de medida. Desde entonces, fluye libremente entre todos los módulos de la plataforma.

BIG DATA ES REALMENTE GRANDE

BIG DATA ES REALMENTE GRANDE

Las transmisiones de datos en IoT pueden ser realmente abrumadoras. Cientos de transacciones por segundo pueden ser una carga máxima para una gran institución financiera, pero es sólo un flujo de medición típica de una sola refinería de petróleo. Hemos invertido años y años para optimizar nuestro framwork para manejar dichos flujos en un sólo servidor, y para poder hacer mucho más con los clusters conectados a través de la arquitectura distribuida de AggreGate.

LENGUAJES ESPECÍFICOS DEL DOMINIO

LENGUAJES ESPECÍFICOS DEL DOMINIO

AggreGate presenta expresión, consulta, flujo y otros lenguajes que fueron diseñados para la comprensión natural de datos normalizados provenientes de dispositivos de hardware y que circulan dentro del sistema. El entorno integrado de depuración y tiempo de ejecución simplifica en gran medida el procesamiento de datos avanzados requerido en los sistemas de monitoreo y control actuales.

Machine Learning

Machine Learning

El descubrimiento de patrones en datos estructurados y semiestructurados es una característica de autoservicio de la plataforma. Más de veinte algoritmos y cientos de parámetros satisfacen las expectativas típicas de los científicos de datos. Los flujos de trabajo visuales permiten configurar, entrenar, calificar y operar modelos según su lógica personalizada. El entrenamiento incremental y el procesamiento de flujo finalizan la imagen.

ANALÍTICA DE SERIE DE TIEMPOS

ANALÍTICA DE SERIE DE TIEMPOS

AggreGate es especialmente bueno para analizar series temporales, que es el tipo de datos más común en IoT. Puede detectar anomalías, predecir la evolución de tendencias y clasificar series de tiempo independientemente de su significado físico y la cantidad de puntos en un conjunto de datos. La compatibilidad con Steaming asegura un procesamiento sin problemas de grandes conjuntos de datos que nunca caben en la memoria.

ADMINISTRACIóN DE EVENTOS

ADMINISTRACIóN DE EVENTOS

Las capacidades de monitoreo y procesamiento de la secuencia de eventos incluyen filtrado, clasificación, agregación, deduplicación, enmascaramiento, correlación, reconocimiento, enriquecimiento y análisis de causa raíz. La mayoría de las herramientas analíticas admiten comportamientos impulsados por eventos que pueden desencadenarse mediante eventos externos o eventos generados por objetos y modelos de proceso definidos por el usuario.

DASHBOARD BI-GRADE

DASHBOARD BI-GRADE

No se espera que la plataforma IoT tenga mucho más que medidores, mapas, tablas y gráficos de series de tiempo. AggreGate puede enseñar uno o dos sistemas de inteligencia de negocios de primera clase que combinan a la perfección en términos de construcción de interfaces estadísticas, analíticas y de minería de datos con alcance de funciones. Puede recortar y dividir sus datos descubriendo nuevos patrones y encontrando formas de ahorrar el largo rumorado de consumo de energía u horas de inactividad de la máquina.

ENFOQUE EN EL RESULTADO

ENFOQUE EN EL RESULTADO

A pesar de que la plataforma no aporta nada específico para su negocio por sí sólo, si le permite concentrarse en la entrega de valor en lugar de resolver las tareas de infraestructura. Esto genera un retorno de la inversión tangible desde las primeras semanas de su proyecto y para llevar su servicio al mercado en un trimestre.

GEMELOS DIGITALES

GEMELOS DIGITALES

El motor de modelado de objetos y procesos permite crear gemelos digitales de activos y servicios físicos. Los modelos emplean reglas comerciales para tomar decisiones automáticas de control sobre eventos importantes. Todos los modelos pueden vincularse a dispositivos, fuentes de datos u otros modelos que se ubican más abajo en una jerarquía empresarial digital.

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