SAS анонсировала новую версию аналитической платформы Viya 4. Это обновление продукта является одним из результатов инвестиций SAS в ИИ на сумму $1 млрд.
«Предприятия внедряют серьезные изменения в свои технологии обработки данных и аналитики, основанные на облачной архитектуре, – сказал Дэн Вессет, вице-президент IDC по аналитике и управлению данными. – SAS Viya обеспечивает гибкий способ реализации рабочих нагрузок по обработке данных и аналитике в рамках архитектуры с поддержкой контейнеров и микросервисов. Компании могут отделить аналитику от среды, в которой они работают, для быстрого масштабирования и более гибкого удовлетворения потребностей в принятии решений».
SAS упрощает встраивание ИИ и машинного обучения в процесс принятия решений. Благодаря переосмысленной облачной архитектуре и наличию интерактивных и программных интерфейсов клиенты SAS больше не привязаны к языку программирования, хранилищам данных и не нуждаются в особых навыках. Автоматизированная подготовка данных, машинное обучение (AutoML) и развертывание моделей повышают производительность дефицитных специалистов по data science и расширяют возможности искусственного интеллекта для тех, кто обладает более широким набором навыков. Результаты интерпретируются легко и понятными терминами, что позволяет действовать мгновенно.
С новым акцентом на API, SAS Viya 4 упрощает совместную работу разработчиков приложений с командами специалистов по исследованию данных и позволяет быстро реагировать на меняющиеся потребности бизнеса. Эти возможности позволяют нашим клиентам использовать аналитику в масштабах всего предприятия наиболее эффективным способом, выбирая только те услуги, которые им необходимы.
В SAS Viya 4 используется процесс непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD), который позволяет клиентам выбирать время обновления продукта и согласовывать его со своим рабочим графиком. Архитектура на основе контейнеров под управлением Kubernetes обеспечивает переносимость в различные облачные среды, включая широко распространенные Azure, Google, AWS и Openshift.
Компании, которые пользуют аналитикой уже много лет, знают, что каждое решение, принятое на основе моделей, может значительно повлиять на бизнес-результат. SAS Viya 4 упрощает развертывание моделей, помогая преодолеть критическую «последнюю милю» аналитики, и предлагает централизованный репозиторий для мониторинга и управления эффективностью всех аналитических моделей.
По мере распространения ИИ и машинного обучения, SAS Viya 4 централизует управление всеми моделями с открытым исходным кодом и написанных на SAS, обеспечивая полную прозрачность и контроль над всей деятельностью по моделированию.
Архитектура SAS Viya 4 позволяет ей развиваться одновременно с развитием облачных технологий. Клиенты при этом получают максимальную отдачу от инвестиций в аналитику по модели SaaS SAS Cloud, публичного или частного облака.
SAS Viya: аналитические модели можно сразу запускать в «продакшн» без написания дополнительного кода
Данные — это золотая руда, однако, чтобы добыть из нее полезные знания, необходимы комплексные инструменты, которые включают в себя элементы машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения, интернета вещей. Платформа SAS Viya позволяет решить эту задачу за счет «композитного» искусственного интеллекта, in-memory вычислений и возможности запускать аналитические модели в производство без написания дополнительного программного кода.
Какие преимущества дает технология потоковой аналитики для решения задач по обеспечению безопасности
Пользовательские устройства ежесекундно генерируют триллионы событий, данные о которых оседают в хранилищах. Накапливать такого рода информацию бессмысленно и дорого. Компании ищут способы монетизации сведений, собранных, например, о клиентах. Крупные игроки, инвестирующие в дата-центры и персонал, научились анализировать колоссальные объемы информации, делать выводы и даже составлять прогнозы. Анализ больших объемов данных в режиме реального времени позволяет мгновенно реагировать на происходящее, как того требует ситуация.
Александр Миронов, SAS: Индивидуальные предложения не придумать заранее: их формируют алгоритмы прямо при общении с клиентом
Эффективность маркетинговых кампаний может колебаться в широком диапазоне. Многие клиенты воспринимают звонки и сообщения с предложениями услуг как спам. Изменить ситуацию мог бы индивидуальный подход, когда клиенту предлагают именно то, что ему в данный момент необходимо. Как это сделать, в интервью CNews рассказал Александр Миронов, руководитель практики по клиентской аналитике и CRM, SAS Россия и СНГ.
