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Vamos mudar como as empresas

Analisam e monetizam dados

Os dados de séries temporais são o novo petróleo bruto. Grandes oportunidades estão ocultas, porque contém o DNA de cada evento, operação e atividade. Ao desbloquear seu potencial, podemos criar aplicativos inovadores para melhorar todos os aspectos da vida.

Interessado em se tornar um parceiro Trendalyze?

Parceiros de plataforma

Trendalyze é um parceiro Oracle no programa OPN (Oracle Partner Network). A plataforma Trendalyze está disponível no Oracle Cloud Infrastructure (OCI) IaaS e foi otimizada para as máquinas virtuais DenseIO e GPU.

Trendalyze é um parceiro e fornecedor oficial da Microsoft. A plataforma Trendalyze está disponível no Azure e foi integrada ao Azure IoT Suite, que inclui o Azure IoT Hub, o Azure IoT Protocol Gateway e o Azure HDInsights. Estamos trabalhando ativamente com a Microsoft na implantação do monitoramento ambiental com IoT / sensores e análise de dados climáticos.

O Trendalyze foi originalmente financiado pela União Europeia ao abrigo de um subsídio do 7.o PQ. O Trendalyze foi desenvolvido usando os componentes FIWARE Cloud e Big Data Cosmos (Hadoop), Cygnus (Flume) e Orion Context Broker (NGSI). A plataforma Trendalyze foi implantada no FIWARE para um projeto de eSaúde usando dados do NHS England.

O Trendalyze também está disponível no Amazon Web Services (AWS), onde a plataforma foi integrada ao S3. Uma solução de RPM (Remote Patient Monitoring) compatível com HIPAA foi implantada na AWS nos Estados Unidos com o DN Telehealth por meio de um contrato de parceiro de negócios HIPAA.

Parceiros de Soluções

A Trendalyze fez uma parceria com a DN Teleheath para desenvolver uma solução de monitoramento remoto de pacientes compatível com HIPAA.

A Trendalyze está trabalhando com a Zones UK, um parceiro da Microsoft IoT, na entrega de soluções de IoT com base no Azure IoT Suite.

A Trendalyze está trabalhando com a Scalefocus para fornecer recursos e entregar projetos de IoT no Reino Unido, EUA e Bulgária, com base nas plataformas IBM e Microsoft.

Parceiros Acadêmicos

A Trendalyze está trabalhando com o Departamento de Ciência da Computação da University College London para aplicar a plataforma Trendalyze à análise de dados da robótica cirúrgica em cirurgia endovascular. Isso utiliza o Trendalyze para visualização e análise avançadas usando algoritmos de distorção dinâmica espaço-temporal.

Desenvolvimento de pesquisa de padrões simbólicos, métodos de previsão de tendências e interfaces para tomada de decisões de negócios. Este projeto se concentra no design de métodos que dependem da análise de uma descrição simbólica de dados de negócios, com base em características morfológicas. Os métodos serão projetados para extrair informações significativas da representação simbólica para pesquisa de padrões e previsão de tendências, a fim de apoiar as tarefas de tomada de decisão nos negócios.

A Trendalyze trabalha com o Science and Technology Facilities Council e a IBM UK para integrar sensores e aplicar visualização e análise avançadas aos dados de um campus da IoT, incluindo estação meteorológica e painéis solares. Solução desenvolvida com o IBM BigInsights for Hadoop e Node-RED.

A Trendalyze trabalha em estreita colaboração com a Faculdade de Matemática e Informática (FMI) com tecnologias de big data – Spark, Scala e R. Isso inclui um curso de graduação no último ano, programa de estágio e emprego em tempo integral para graduados em ciências da computação. A Universidade de Sofia é reconhecida como líder mundial em matemática e ciência da computação.

A Trendalyze está trabalhando com a Universidade de Liverpool como parceiro comercial do Liverpool Environmental Application Framework (LEAF) e apoiando o projeto de pesquisa Internet of Things / Sensor Data Analytics para dados climáticos (IoT-SDA4Climate). Isso aplica a tecnologia de banco de dados espacial e de séries temporais e análises avançadas a questões de mudanças climáticas, saúde pública, energia solar e monitoramento ambiental. Solução desenvolvida com o Azure IoT Suite e o HD Insights.

Desbloquear o valor dos dados de séries temporais