SAS® 인 데이터베이스(In-Database) 프로세싱이란 무엇인가?

많은 조직들이 중요한 의사 결정을 충분히 지원할 수 있을 만큼 신속하게 대용량 데이터와 분석 모델을 집계, 프로세싱 및 분석하지 못하고 있습니다. 그리고 분석 프로세스를 지원하기 위해 중복적으로 사용되는 데이터 마트가 문제를 더 심화시키고 있습니다.

SAS In-Database 기술은 성능 향상을 위해 대량 병렬 처리(MPP) 아키텍처를 이용하므로 사용자는 데이터베이스 내에서 핵심 SAS 데이터 관리, 모델 개발 및 모델 배포 작업을 실행할 수 있게 되어 더 많은 가치를 누릴 수 있습니다.

SAS® In-Database의 이점?

  • 데이터 거버넌스(governance, 통제관리)를 보장합니다. 인 데이터베이스 분석은 데이터 준비 및 분석을 위해 데이터 웨어하우스와 분석 환경 또는 데이터 마트 간에 대용량 데이터를 복제하거나 이동시킬 필요가 없습니다.
  • IT 효율성이 향상되고 비용이 절감됩니다. 인 데이터베이스 기술은 기존의 인프라와 리소스를 활용하여 기존 투자를 보호하고 운영 효율성을 높입니다. 이로써 가치 창출 시간이 단축되고 분석 솔루션에 대한 소유 비용이 절감됩니다. solutions.
  • 모델 스코어링 성능 향상. 인 데이터베이스 기술은 분석 스코어링을 위해 모델링 환경과 데이터베이스 간에 데이터를 이동시킬 필요가 없습니다. 이로써 예측 모델을 배포하는데 소요되는 시간이 단축되고 결과를 더 빠르게 제공할 수 있습니다.
  • 분석 팀의 생산성 향상. 분석 모델의 준비와 배포 시간이 단축되어 직원들은 새로운 프로젝트를 시작하거나 고가치 비즈니스 문제에 주력할 수 있는 시간적 여유를 갖게 됩니다.

SAS® In-Database의 차별화 요인?

  • 데이터 관리, 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 인 데이터베이스 옵션. SAS는 고객들이 신속하게 통찰력을 확보하고 가치를 극대화할 수 있도록 데이터 관리, 분석 및 비즈니스 인텔리전스 기능을 위한 인 데이터베이스 옵션을 제공하는 업계 선두의 업체입니다.
  • 타사 데이터 웨어하우스와 데이터베이스 지원. SAS는 다양한 타사 데이터 웨어하우스에 인 데이터베이스 분석(데이터 준비, 모델 개발 및 배포)을 지원합니다. 현재 SAS는 Teradata, EMC Greenplum, IBM DB2, IBM Netezza 및 Aster Data에 인 데이터베이스 기능을 제공하고 있습니다.
  • 간소해진 모델 등록 및 확인. 분석 모델 관리 및 배포 환경인 SAS Model Manager가 SAS Scoring Accelerator와 통합되어 데이터베이스 내에서 SAS 모델을 등록하고 확인하는 작업이 대폭 간소해졌습니다. 이 솔루션은 지속적으로 모델 성능을 추적하고 모니터링 하므로 모델을 업데이트할 것인지 퇴출시킬 것인지 혹은 새로운 모델을 생성할 것인지 여부를 신속하게 결정할 수 있습니다.