Dal rifiuto di una carta di credito causa rischio di frode all’approvazione di un prestito, dal controllo qualità del prodotto a qualsiasi altro aspetto basato sui dati, sono i modelli analitici automatizzati a guidare la digital transformation.
I passaggi che vanno dai dati grezzi alla scoperta delle informazioni fino al loro utilizzo, sono step ininterrotti che proseguono lungo tutto il ciclo di vita degli analytics, e sono di solito guidati da team di business analyst, data scientist ed esperti di DevOps.
Tenendo sempre a mente il concetto di time-to-value, l'obiettivo principale deve essere automatizzare e velocizzare in maniera intelligente, laddove possibile, l’elaborazione dei dati. Un aspetto chiave della fase di elaborazione dei dati diventa così l'elaborazione ad elevato parallelismo (MPP, dall'inglese massively parallel processing), che incrementa la velocità dei modelli analitici su dati complessi e di grandi dimensioni, consentendo ai data scientist di essere 100 volte più efficienti.
Data
Accedi e prepara dati affidabili in modo rapido ed efficiente
Con SAS Platform le aziende possono contare su una tecnologia di data management di comprovata efficienza. Modulabile per risultati rapidi. Progettata pensando alla collaborazione tra IT e business. E pronta a trasformare gli analytics in opportunità. Scopri di più sulle nostre soluzioni di data access e integration, data quality, data preparation e data governance.
Discovery
Trasforma i dati in informazioni più velocemente
SAS integra capacità di IA per fornire soluzioni più intelligenti e automatizzate. Dal machine learning alla computer vision fino al natural language processing (NLP), forecasting e ottimizzazione, la nostra integrazione di tecnologie IA supporta diversi ambienti e si adatta per soddisfare le necessità aziendali in costante evoluzione.
Deployment
Sviluppa rapidamento modelli in pochi minuti. Non mesi.
Con l'operazionalizzazione degli analytics, le decisioni di business migliori arrivano in pochi secondi. Con SAS è possibile effettuare il deploy una singola piattaforma di analytics in qualsiasi ambiente IT. Creare analisi di routine che monitorino costantemente la performance e l’integrità del modello. Centralizzare la governance analitica e integrare regole di business che permettano una risposta in real-time.
SAS aiuta le aziende a essere sempre più efficienti e produttive. Come?
- Automatizzazione dei passaggi ripetitivi lungo tutto il ciclo di vita degli analytics e l’intero processo analitico.
- Abbiamo riunito tutte le best practice in smart template che i data scientist possono utilizzare e personalizzare a proprio piacimento per la rapida creazione di prototipi.
- Aumento della velocità e produttività degli analisti, incanalando i dati in ambienti di elaborazione parallela MPP, per consentire ai data scientist di essere 100 volte più efficienti.
- Generando automaticamente linguaggio naturale per spiegare i risultati provenienti dai dati, e assicurarci che l’automazione degli analytics aiuti ogni persona in azienda ad aumentare la produttività.
- Model Deployment: con SAS puoi registrare e distribuire modelli analitici in un solo click, evitando mesi di ricodifica secondo gli ambienti operativi.
- Model Health: SAS assicura un’integrità ottimale in ogni momento. Grazie a elaborazione e governance efficienti, puoi testare i modelli analitici e confrontarli tra di loro, generare report e alert di analisi comparativa e inviare notifiche sul flusso di lavoro.
DID YOU KNOW?
There’s an easy button for data science. (Well, pretty close anyway.)
Data Science Pilot Action Set allows you to move from a data set to a deployable model with much greater ease – providing actions such as automating data science workflows, including automatic machine learning pipeline exploration, execution and ranking. Included with SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML), the pilot consists of seven actions that implement a policy-based, configurable, and scalable approach to automating data science workflows.