SAS In-Database

Daten dort verarbeiten, wo sie liegen: in der Datenbank

Mit SAS In-Database lassen sich auch größte Datenmengen flexibel und effizient analysieren und produktiv nutzen. SAS In-Database setzt die massiv-parallele (MPP-) Architektur der Datenbank respektive des Data Warehouse ein – für Skalierbarkeit und bessere Performance.

Der sonst notwendige Transfer der Daten in ein Analysesystem entfällt, lediglich die Ergebnisse der Berechnung werden weiterverarbeitet. Die Geschwindigkeit von Analysen wird vervielfacht, relevante Aussagen und verwertbare Erkenntnisse stehen viel schneller zur Verfügung und beschleunigen damit den Entscheidungsprozess im Unternehmen.

Produkte und Lösungen

Scoring Accelerator - Ausführen von analytischen Modellen u. a. in Teradata, DB2 und Netezza
Analytics Acceleration for Teradata - Verbesserte Data Governance in anspruchsvollen Predictive Analytics-Projekten
In-Database Analytics mit einem Teradata Enterprise Data Warehouse - Entwickeln und Bereitstellen von SAS Analytics mit der Teradata Enterprise Data Warehouse-Plattform.

Der SAS-Unterschied

Marktführerschaft bei In-Database-Analytik: SAS ist marktführend in der In-Database-Analytik, die sich als Best Practice für höchste Anforderungen etabliert hat. Kunden profitieren von der integrierten Produkt-Roadmap, die Entwicklungen auf Datenbank und Data Warehouse-Seite mit berücksichtigt.
In vielen Data Warehouses und Datenbanken einsetzbar: SAS unterstützt die flexible Entwicklung und den Einsatz von Modellen (analytische Aufbereitung der Daten, Modellbildung und Scoring) auf einer breiten Palette von Data Warehouses und Datenbanken.
Schnelle Analyse riesiger Datenmengen: SAS In-Database erlaubt auch in engen Zeitfenstern die Analyse großer Datenmengen – dank Integration von SAS in die Datenbanken. Das Verschieben von Datenmengen entfällt.