ZD至顶网软件频道消息: Teradata表示正在创建一个由数据科学家、数据工程师和软件设计师组成的专家团队,主攻物联网领域基于云分析的研究。
名为全球物联网分析部的团队在Teradata实验室的范畴内运作,并会将重点放在建设基于云的新分析服务上,以达到在物联网应用里实现自动数据移动和自动数据库管理的目标。
Teradata去年决定出售旗下的营销应用业务,此举再次彰显了Teradata发展数据和分析的决心。由于许多企业往云里迁移,Teradata数据仓库的主要业务放缓,故而有此次的重组。
Teradata实验室总裁Oliver Ratzesberger表示:“Teradata的顶级研究人员都在集中精力打造最好的物联网分析(Analytics of Things)科技。正式推出该技术后,我们为我们的客户提供了更多的便利,他们可以更容易地移动传感器数据、优化数据管理系统,可以处理大量的数据以及对物联网数据流进行实时的高级分析。
另外,Teradata还在Teradata Aster分析引擎中增添了物联网数据准备和机器学习功能。Teradata表示,新功能可以更容易地检测机器行为模式及挖掘出数据的含义。
此外,Teradata还对现存的Teradata Listener功能进行了扩展。Teradata Listener是Teradata旗下一款捕捉和分发数据流的软件。Teradata表示,Teradata Listener将提供新的连接器,以使得获得和分析传感器数据流变得更加简单。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。