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SAS® In-Memory Analytics

Résoudre des problèmes complexes, sur de gros volumes de données en temps réel pour une extraction plus rapide des informations

Face à la complexité des scénarios métier et au besoin d'informations fiables et à jour, il devient impératif d'écourter les temps de réponse. D'où la tendance de plus en plus fréquente à privilégier le traitement en mémoire, qui fournit des réponses plus rapidement que le traitement sur disque classique, d'autant que le prix des serveurs lames baisse.

Les atouts de SAS

  • SAS In-Memory Analytics effectue des calculs en mémoire, sur chaque nœud du serveur dans un environnement de calcul distribué spécifique. Les calculs analytiques sont répartis en parallèle sur un jeu de serveurs lames dédiés communiquant via une interface MPI (Message Passing Interface). L'interdépendance de ces serveurs garantit des performances élevées et une grande évolutivité.
  • Le stockage des résultats finaux et données associées dans un espace de mémoire partagé permet de traiter rapidement les demandes d'exécution de nouveaux scénarios ou de calculs supplémentaires, ce qui optimise les temps de réponse. En règle générale, cette configuration est idéale pour les calculs complexes. Les grandes banques d'investissement peuvent par exemple mesurer les risques sur l'ensemble de leurs portefeuilles en traitant des centaines de calculs prévisionnels en un temps record.
  • SAS a centré ses activités de recherche et développement sur le traitement en parallèle de problèmes complexes et la mise au point de solutions exploitant la technologie SAS In-Memory Analytics.

Solutions utilisant SAS® In-Memory Analytics

  • SAS® Visual Analytics 
    Alliant une technologie d'analyse hautes performances et une interface d'exploration conviviale extrêmement graphique, SAS® Visual Analytics permet aux entreprises de valoriser rapidement de gigantesques quantités de données.
  • SAS® High-Performance Statistics
    Les big data peuvent être synonymes de nouveaux défis dès lors qu'on est susceptible d'appliquer des techniques statistiques sophistiquées à un très grand volume de données. Les technologies hautes performances appliquées aux statistiques permettent de les affronter.
  • SAS® High-Performance Data Mining 
    Permet aux analystes la possibilité de réaliser un plus grand nombre d’itérations du réseau neuronal, améliorant ainsi la performance du modèle développé.
  • SAS® High-Performance Text Mining 
    Permet d'obtenir très rapidement des informations à partir de larges collections de données non structurées. Ces données peuvent contenir des millions ou des dizaines de millions de documents, d'emails, de notes, de bribes de rapports, de sources provenant des média sociaux...
  • SAS® High-Performance Econometrics 
    Trois procédures de SAS/ETS® ont été transformées pour la haute-performance. Les traitements à optimiser sont distribués sur les noeuds qui peuvent eux-mêmes distribuer l'exécution d'une partie de leurs traitements grâce au multi-threading permettant d'énormes gains de performance.
  • SAS® High-Performance Forecasting 
    Conçue pour traiter efficacement de très larges volumétries de données datées, sous forme hiérarchique, elle génère automatiquement des séries temporelles et leurs prévisions en une étape.
  • SAS® High-Performance Optimization 
    L'optimisation haute-performance s'avère très utile dans la résolution de certains types de problèmes linéaires et mixtes en nombres entiers car elle réduit considérablement le temps nécessaire à l'ajustement des paramètres.

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Votre interlocuteur SAS : Jérôme Cornillet,
Responsable Solutions Business Analytics chez SAS France
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