SAS названа лидером всех четырех ведущих рейтингов по ИИ-решениям, составленных авторитетными аналитическими исследовательскими компаниями. В этом году решения SAS получили высшие оценки в отчетах Forretser (The Forrester Wave: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, Q3 2020), Gartner (Gartner Magic Quadrant for Data Science & Machine Learning Platforms) и IDC (IDC MarketScape: Worldwide General-Purpose Artificial Intelligence Software Platforms и IDC MarketScape: Worldwide Advanced Machine Learning Platforms).
Рейтинг Gartner выстраивался с предпосылкой, что платформы для обработки данных и машинного обучения должны поддерживать не только построение моделей, но и их операционализацию, – этот подход также известен как ModelOps. Это связано с тем, что 50% созданных моделей в итоге доходят до практического применения. Таким образом, команды аналитиков тратят время и силы на построение моделей, которые никогда не будут использоваться. Поэтому SAS в отчете Gartner была особо отмечена за свою платформу, которая заточена под операционализацию моделей, а также включает инструменты для мониторинга производительности моделей и управления ими. Эксперты Gartner также высоко оценили простоту использования решений SAS за счет автоматизации многих процессов и удобного визуального интерфейса.
В отчете Forrester поставщики сравниваются по трем ключевым критериям (текущее предложение, стратегия, присутствие на рынке), которые включают множество подкритериев. При этом уделяется внимание оптимизации анализа данных за счет AutoML, ModelOps и других подходов. Кроме того, на общую оценку влияет возможность интеграции с другими инструментами и технологиями, а также сервисная поддержка. Все эти сильные стороны присущи решениям SAS, что было отмечено в отчете. Также было упомянуто, что платформа SAS поддерживает языки программирования с открытым исходным кодом, что расширяет ее возможности.
В отчете IDC MarketScape: Worldwide General-Purpose Artificial Intelligence Software Platforms компания SAS отмечена за способность ее решений поддерживать создание моделей, использующих не только структурированные данные, но также NLP или компьютерное зрение. Вместе с тем упоминается наглядный визуальный интерфейс SAS, который открывает доступ к преимуществам искусственного интеллекта и машинного обучения для бизнес-пользователей.
Наконец, еще в одном отчете той же компании – IDC MarketScape: Worldwide Advanced Machine Learning Platforms – SAS получила признание за поддержку всех стадий процесса машинного обучения, а также за сильный интерфейс – как визуальный, так и программный. Это дает преимущества тем организациям, которые формируют аналитические команды из различных специалистов: дата-сайентистов, бизнес-аналитиков, а также разработчиков приложений.
В этих четырех рейтингах ключевыми продуктами являются SAS Viya с SAS Visual Data Mining и Machine Learning, а также SAS Model Manager.
«Для нас очень значимо, что решения SAS удостоились высокой оценки ведущих рейтинговых компаний, чье мнение авторитетно во всем мире. И особенно ценно, что для создания своих рейтингов эти компании проводят масштабные исследования и опросы среди профессионалов и руководителей организаций. Независимый взгляд сторонних экспертов дает возможность увидеть, куда в глобальном смысле движутся рынки, в каком направлении развиваться дальше и как совершенствовать наши решения, чтобы они отвечали всем актуальным требованиям. Мы приложим все усилия, чтобы сохранить и укрепить это лидерство», – сказал Михаил Княжев, директор департамента по развитию бизнеса «SAS Россия/СНГ».
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.
