Opérationnaliser l'analytique
Exploitez pleinement l'analytique avec ModelOps.
Passez plus rapidement des données aux décisions
Chaque jour, vous prenez des décisions qui impactent votre entreprise. Les décisions fondées sur l'analytique vous aident à faire le meilleur choix, à chaque fois. Avec SAS, vous pouvez opérationnaliser l'analytique pour générer de la valeur et innover en matière de data science.
Le saviez-vous ?
Nombre d'entreprises créent des modèles analytiques performants, mais peu d'entre elles parviennent réellement à franchir le dernier cap, qui consiste à les mettre en production.
<53%
Moins de 53 % des meilleurs modèles sont déployés.
90%
90 % des modèles prennent plus de trois mois pour être déployés.
44 %
44% des modèles prennent plus de sept mois pour être mis en production.
Opérationnaliser l'analytique
Les défis
- La mise en production des modèles implique de multiples étapes et processus manuels.
- Sans un processus structuré de coordination des ressources entre les départements analytique, informatique et métier, il est impossible de prendre des décisions pertinentes et automatisées à grande échelle.
- L'absence de suivi et de gouvernance appropriés des actifs de l'IA réduit la transparence et la confiance.
Les avantages
- Passez en toute transparence en production en déployant des modèles SAS ou open source en mode batch, streaming, cloud ou edge.
- Prenez la meilleure décision à chaque fois, avec des résultats explicables et une visibilité complète du cycle de vie analytique.
- Assurez la transparence grâce à une gouvernance et une surveillance centralisées de tous les actifs analytiques, y compris ceux de l'open source.
POURQUOI OPÉRATIONNALISER L'ANALYTIQUE ?
Créez plus de valeur, plus rapidement, en finalisant la dernière étape du processus analytique.
Le cycle de vie analytique
DataOps - Intelligence artificielle - ModelOps
Rendre l'analytique opérationnel avec ModelOps
ModelOps est une approche holistique pour faire évoluer rapidement et itérativement les modèles à travers le cycle de vie de l'analytique pour un déploiement plus rapide et de fournir la valeur commerciale attendue. Une approche ModelOps fait sortir l'analytique du mode laboratoire pour le mettre en pratique, vous permettant ainsi de franchir la dernière étape de l'analytique.
ModelOps
ModelOps s'attache à faire passer les modèles d'IA par les phases de validation, de tests et de déploiement le plus rapidement possible tout en garantissant des résultats de qualité. L'approche se concentre également sur le pilotage continu des modèles, le recyclage et la gouvernance afin de garantir des performances optimales et des décisions transparentes.
Valider
Assurez-vous que les modèles fonctionneront comme prévu dans le monde réel.
Déployer
Intégrer les modèles dans les systèmes opérationnels et en assurer le suivi.
Administration
Veillez à ce que les décisions soient sûres et transparentes pendant toute la durée de vie du modèle.
Intégrer
Intégrer des règles de gestion pour garantir des résultats en temps réel.
Regardez qui travaille avec SAS
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Programmation en interfaces multiples
Un concessionnaire automobile favorise la collaboration sur le développement de modèles en permettant aux personnes de programmer dans plusieurs interfaces dans le langage de leur choix.
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Déploiement et suivi de 1 900 modèles
Un grand fabricant de produits en papier accroît son efficacité en utilisant SAS pour déployer et surveiller 1 900 modèles plusieurs fois par seconde.
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Optimiser l'utilisation des ressources médicales
Un établissement médical surveille et ajuste les modèles en temps réel pour optimiser l'utilisation des ressources médicales telles que les ventilateurs et les lits d'hôpital.
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Créer des expériences client de grande qualité en temps réel
Une entreprise de télécommunications propose des expériences clients efficaces, de qualité et en temps réel, via le canal préféré du client.
En savoir plus sur l'opérationnalisation de l'analytique et aller plus loin
Ebook
Prise en main de ModelOps
Découvrez comment ModelOps peut vous aider à franchir la fameuse dernière ligne droite de l'analytique en redéfinissant la façon dont vous déployez les modèles.
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Une décision brillante ?
Découvrez comment vous pouvez automatiser la prise de décision pour améliorer l'expérience client et accroître votre rentabilité dans un monde en constante évolution.
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Favoriser l'innovation analytique grâce à l'intégration de SAS et de l'Open Source
Que vous soyez un utilisateur de SAS désireux de s'initier à l'open source ou un utilisateur d'open source souhaitant utiliser SAS, cet e-book vous aidera à vous lancer.
Solutions recommandées pour l'opérationnalisation de l'analytique
- SAS® Model ManagerRegister, modify, track, score, publish and report on analytical models through a web interface that is integrated with the model building process.
- SAS® Event Stream ProcessingGet immediate analytic insights from real-time big data streaming into your organization.
- SAS® Intelligent DecisioningEnable analytically driven real-time interactions, and automate operational business decisions at scale.
- SAS® Data Science OfferingsTake advantage of self-service AI and machine learning capabilities within a flexible, centralized environment that spans the analytics life cycle.
