Con SAS® l'efficienza dei tuoi data scientist passa da uno a cento

Le decisioni basate su modelli analitici più smart e veloci fanno davvero la differenza per un'azienda.

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.

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.

Il Ciclo di Vita degli Analytics

Back to Top