Поделиться
SAS анонсировала полную линейку инструментов для бизнес-аналитики нового поколения
Компания SAS Россия/СНГ, разработчик и поставщик решений и услуг в облаcти бизнес-аналитики, объявила о выводе на рынок полной линейки аналитических инструментов нового поколения — SAS High-Performance Analytics. Они позволяют решать бизнес-задачи принципиально другого уровня сложности, давая возможность обрабатывать и анализировать большие объемы данных с большей точностью и в десятки раз быстрее, говорится в сообщении компании.
Как отметили в SAS Россия/СНГ, до сих пор углубленный анализ «Больших Данных» был либо слишком дорог, либо очень сложен и занимал недели и месяцы, но появление нового класса аналитических инструментов сделало эту задачу возможной и доступной для целого ряда предприятий, которые уделяют серьезное внимание использованию аналитики для принятия оперативных и взвешенных решений.
«У компании SAS есть специализированное программное обеспечение для каждого типа пользователей и для каждого типа задач в бизнес-аналитике, — рассказал Андрей Свирщевский, руководитель направлений аналитики и гарантирования доходов SAS Россия/СНГ. — Эта линейка технологий, состоящая из трех частей, а также основанных на них продуктов и решений, получила название SAS High-Performance Analytics. Наша компания развивает ее уже несколько лет. Все три технологии SAS по работе с “Большими Данными” представляют собой разные способы их распределенной обработки».
Первая из них — SAS GridComputing — предназначена для управления распределенными вычислениями в среде SAS при работе как на одном сервере, так и на большом количестве серверов. Это некий аналог «облачных» технологий, пояснили в компании.
Вторая технология, разработанная около года назад, воплощена в продуктах класса in database: в этом случае распределенная обработка достигается путем переноса вычислений внутрь хранилища данных, то есть с аналитического сервера SAS — на сервер внешней базы данных. По данным SAS, этот метод применим для различной функциональности, но дает существенный выигрыш в ситуации, когда аналитические модели разрабатываются на инструментах SAS, а корпоративное хранилище данных реализовано на СУБД другого вендора. Поскольку новые данные появляются именно в хранилище, то применение аналитических моделей оптимально выполнять, не извлекая данные большого объема из хранилища.
В свою очередь, продукты серии SAS ScoringAccelerator переводят аналитические модели на язык партнерских СУБД и переносят их внутрь этих СУБД для регламентного применения. Например, сначала специалисты банка средствами углубленной аналитики выявляют факторы, определяющие вероятность невозврата кредита, а потом внутри хранилища данных проводится регулярная переоценка уровня кредитного доверия по всем клиентам банка.
«Сегодня мы представляем новые продукты и решения, созданные по технологии in memory — распределенные вычисления в оперативной памяти блейд-серверов, — сообщил Андрей Свирщевский. — Область технологий in-memory развивается в SAS по следующим направлениям: визуализация данных, аналитика в различных ее областях (вплоть до анализа закономерностей в тексте) и прикладные аналитические решения для конкретных бизнес-задач. Мы представляем рынку два продукта, работающих по технологии in-memory: это средство визуализации данных SAS Visual Analytics и средство построения аналитических моделей SAS High-Performance Analytics. На основе этой технологии также создан ряд прикладных решений».
По словам разработчиков, продукт SAS High-Performance Analytics позволяет алгоритмам основных существующих направлений аналитики выполняться на десятках и сотнях миллионов записей с максимальной производительностью. Если раньше на анализ закономерностей и построение аналитических моделей требовались часы или даже дни, то теперь эти операции проходят за секунды и минуты. Например, банки, разрабатывая модели принятия решений о выдаче кредитов на основе регрессионного анализа, реально могут получить ускорение в 100 раз, утверждают в SAS.
В свою очередь, SAS Visual Analytics сочетает в себе высокопроизводительные средства анализа и графический интерфейс визуализации данных. Он позволяет бизнес-пользователям и аналитикам самостоятельно анализировать большие объемы данных и получать точные, наглядные и удобные для интерпретации отчеты. Эти отчеты можно публиковать в интернете, а благодаря приложениям для мобильных устройств с ними можно работать, например, на iPad. Это означает, что на встречах, в командировках или же при удаленной работе у менеджеров, маркетологов, исследователей и других пользователей, которым нужны аналитические данные и выводы, сохраняется доступ к нужной информации.
«Умение оперативно анализировать “Большие Данные” предоставляет уникальные возможности для управления рисками и предотвращения индивидуального и группового мошенничества (вплоть до остановки подозрительных транзакций в режиме реального времени) в банках и страховых компаниях, для анализа больших потоков данных абонентов в телекоме, для сложных аналитических задач в энергетике, госсекторе и т.д. Список можно продолжать. По всей видимости, именно банковский сектор и телеком могут быть отраслями, где новые решения наиболее востребованы, экономически обоснованы и где сконцентрированы профессиональные кадры, способные использовать возможности нового ПО», — считает Валерий Панкратов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.
По информации SAS, на основе технологии in-memory компанией уже создан ряд прикладных решений, в частности: SAS High-Performance Risks — для высокопроизводительного расчета уровня риска портфеля на рынках капитала; SAS High-Performance Markdown Optimization — для расчета оптимальной стоимости и скидок для розничной торговли; SAS High-Performance Marketing Optimization — для определения оптимального предложения каждому клиенту.
Короткая ссылка
