SAS® Business Analyticsの特長

データアクセス

  • 単一のSAS Business Analyticsライセンスで、リレーショナル/非リレーショナル・データベース、PCファイル、Hadoop、Amazon Redshift、データウェアハウス・アプライアンスなど、60種類以上のデータソースへのアクセスを提供
  • 各種のネイティブ・インターフェイスおよび統合標準を用いて、ダイレクトかつセキュアなデータアクセスを提供
  • 完全性、一貫性、最新性、正確性に優れたデータで、ビジネスにおける意思決定をサポート

「データアクセス」に関連した特長の詳細

シームレスで透過的なデータアクセス

  • 保管場所に関係なく、直感的なインターフェイスを通じて幅広いデータアクセスを実現
  • ビッグデータ・データベース、リレーショナル・データベース、データウェアハウス、メインフレーム、PCのファイルなど、幅広いデータベースとプラットフォームをサポート
  • データベースやSQLに関する深い知識がなくても、普及度の高い各種プラットフォームと容易に統合可能
  • SASまたはSQLのいずれでも作業でき、適切なSQL文を自動生成し、それをデータベースに渡して実行することが可能
  • 専用のSAS/ACCESSモジュール(例:SAS/ACCESS Interface to ODBC、SAS/ACCESS Interface to JDBC、SAS/ACCESS Interface to OLE DBなど)の外側で、各種の統合標準をサポート
  • 手続き型の言語を実行し、SQLベースの命令文ロジックを補完することが可能
  • データベース側のネイティブなセキュリティ・メカニズムにより、高度なセキュリティを確保
  • PCファイルとSASデータセット間でデータをインポート/エクスポートするオプションを提供。また、PCファイルを直接読み書きすることが可能
  • メタデータの再利用のために、DBMS(データベース管理システム)のメタデータをSAS Metadata Repository内で正確に維持管理することが可能

柔軟性の高いクエリ言語サポート

  • データやその取得に必要なSQLに関する最小限の知識だけで、シームレスなデータアクセスを実現
  • 独自のSQL文を使用して、あるいは、自動生成されたSQLを修正または流用して、より詳細にデータ操作をコントロール
  • SAS特有の命令文や関数をデータベース特有の命令文や関数にマッピングし、SQL文をデータベース内で処理させることにより、パフォーマンスを最適化
  • SASまたはデータベースのエンジンを用いて適切なクエリ・ロジックを処理するために、SASの拡張機能を利用することが可能

パフォーマンス・チューニング・オプション

  • マルチスレッド対応の読み込みインターフェイスや、スレッド型カーネル・テクノロジーのほか、Oracle、DB2 Spark、Teradata向けのネイティブAPIを活用することが可能
  • 最適化された読み取り/書き込みを通して連携ビューを有効化。バッファ処理、圧縮、スレッド処理、チャンク処理、ソート/ジョインなどのパフォーマンス調整をサポート
  • ジョイン処理は、システムが自動的にデータベースへとプッシュ
  • 一時テーブルのサポートにより、パフォーマンスが大幅に向上
  • ローダーやユーティリティの違いを吸収するシームレスなインターフェイスにより、個々のローダーに関する深い理解がなくても容易に作業することが可能
  • PROC TRANSPOSEプッシュダウン機能をTeradataやHadoopに対して使用することが可能
  • PROCプッシュダウン機能をAmazon Redshift、Postgres、Microsoft SQL Server、メタデータ統合に対して使用することが可能
  • DBMSのメタデータをSASのメタデータ・リポジトリ内に保持し、様々なデータジョブで再利用することが可能
  • SAS® Enterprise Guide® やSAS Data Managementなど、様々なSASソリューションでジョブを利用することが可能
  • 一時テーブル、マテリアライズド・ビュー、パーティション化テーブルに対するサポートなど、ストレージ側のネイティブ・オプション群を使用することが可能
  • データベース側のネイティブなデータタイプを使用して、ソース・データベースを適切なSASデータタイプに変換することが可能
  • 読み取りの際に複数のプロセッサー・スレッドを用いてデータをメモリバッファに配置にすることにより、データベースのパフォーマンスが向上
  • 各国の言語をサポート

パフォーマンス向上のための最適化機能

  • パイプライン読み取り機能を用いて、データベースからの読み取り処理とメモリバッファへのデータ配置処理を複数のプロセッサー・スレッドで並列実行することにより、データベースの読み取りパフォーマンスが最大30%向上。パイプライン読み取り機能は、SAS/ACCESS Interface to DB2(non-z/OS)、SAS/ACCESS Interface to Greenplum、SAS/ACCESS Interface to Oracle、SAS/ACCESS Interface to Teradataで利用可能
  • 一時テーブル、マテリアライズド・ビュー、パーティション化テーブルなど、ストレージ側のネイティブ・オプションにより、効率性が向上
  • データベース側のデータタイプがSASの適切なデータタイプに自動的に変換されるため、処理速度が向上

データベース向けのSAS/ACCESS®

SAS/ACCESSインターフェイス群でアクセス可能なリレーショナル・データベース/データベース・アプライアンス:

  • Teradata
  • Aster Data
  • Cloudera Impala
  • Datacom
  • Greenplum
  • Netezza
  • Vertica
  • Informix
  • SAP HANA、SAP R3、SAP ASE、SAP IQ
  • DB2
  • OracleおよびOracle RDB
  • PostgreSQL
  • Microsoft SQL Server
  • MySQL
  • Amazon Redshift
  • JDBC
  • Spark SQL – SAS Viya
  • ODBC
  • OLE DB

メインフレーム向けのSAS/ACCESS®

サポートされるメインフレーム・ソースの例:

  • SAS/ACCESS® Interface to ADABAS
  • SAS/ACCESS® Interface to DATACOM/DB
  • SAS/ACCESS® Interface to CA IDMS
  • SAS/ACCESS® Interface to IMS-DL/I

NoSQLデータ・プラットフォーム向けのSAS/ACCESS®

  • SAS/ACCESS® Interface to the PI System

分散ファイルシステム向けのSAS/ACCESS®

サポートされる分散ファイルシステム・ソース:

  • SAS/ACCESS® Interface to Hadoop

SAS/ACCESS® Interface to PC Files 

SAS/ACCESS Interface to PC Filesでアクセス可能なファイル:

  • DBF
  • DIF (Unix)
  • XLS (Windows)
  • WK1
  • WK3
  • WK4
  • XLSX

非リレーショナル・ソース向けのSAS/Access®

  • MongoDB
  • Salesforce

セルフサービス型のデータ準備

  • GUIを用いてデータのプロファイリング、クレンジング、ブレンディング(融合・統合)を実行するための、対話操作型かつセルフサービス型の使いやすいインターフェイスを提供
  • アナリティクス・パイプラインとの完全な統合を実現
  • データリネージへのアクセスをネットワーク図で提供
  • ジョブの再利用、スケジューリング、モニタリングが可能

「セルフサービス型のデータ準備」に関連した特長の詳細

データとメタデータへのアクセス

  • アクセス権限のある内部ソース、アクセス可能な外部データソース、SAS Viyaがインメモリ方式で保持しているデータを自在に活用
    • 作業したいデータを視覚的に確認するためにサンプルを表示することが可能。SAS Viyaのインメモリ・エンジンにロード済みのテーブルやファイル、あるいはSAS/ACCESSを用いて登録済みのデータソースのテーブルやファイルからのサンプル取得に対応
    • 外部データソースへの接続や外部データソース間の接続を素早く作成
    • 物理メタデータ情報(列名、データタイプ、エンコーディング、列数、行数など)を表示し、データに対する洞察を深めることが可能
  • 対応するデータソースとデータタイプの例:
    • DNFS/HDFS/PATHベースのファイル(CSV、SAS、Excel、区切り形式)
    • DB2
    • Hive
    • Impala
    • SAS® LASR
    • ODBC
    • Oracle
    • Postgres
    • Teradata
    • Twitter、YouTube、Facebook、Google Analytics、Google Drive、Esriからのフィード、およびローカルファイル
    • SAS® Cloud Analytic Services (CAS).

データのプロビジョニング

  • 利用したいデータソースを選択するだけでメモリ内へのデータロードが並列処理されるため、コードの記述やETLツールの経験は不要(以下のデータソースについてはデータの書き戻しは不可能で、読み込みのみが可能:Twitter、YouTube、Facebook、Google Analytics、Esri)
  • データのプロビジョニングを行う前に、行または列のフィルタリングを実行しておくことで、コピーされるデータの量を削減
  • SAS In-Database(オプションで利用できるアドオン)を組み込むことにより、ビッグデータを元の場所に保持したままで、処理の実行をソースシステム側にプッシュすることが可

ガイド付きの対話的なデータ準備

  • データ準備プロセスの各ステップを順にガイドしてくれる対話操作型のビジュアルな環境で、データの変換、融合、整形、クレンジング、標準化を行うことが可能
  • SAS Viyaの分散インメモリ処理により、視覚的なフィードバックがニア・リアルタイムで得られるため、変換操作の結果を容易に把握することが可能

列ベース変換

  • 列ベース変換の機能を使用して、データの標準化/是正/整形を実行(細かな設定作業は不要)以下の操作が可能:
    • ケース(大文字/小文字)の変更
    • 列の変換
    • 名前の変更
    • 削除
    • 分割
    • 空白文字の削除
    • カスタム計算

行ベース変換

  • 行ベース変換の機能を使用して、データのフィルタリング/整形を実行
  • 転置変換を使用してAnalytical Base Table(ABT:分析モデルの作成時に使われる、横幅が極端に広いテーブル)を作成することにより、アナリティクス/レポーティング用のデータを準備
  • 単純または複雑なフィルターを作成することにより、不要なデータを除去

コードベース変換

  • カスタムコードを記述することにより、データの変換/整形/結合/是正/標準化を実行
  • 計算項目を作成する単純な式の記述、高度なコードの記述、あるいはコード・スニペットの再利用を行うことにより、より柔軟に変換を実行することが可能
  • 他のユーザーが作成したカスタムコードをインポートし、ベストプラクティスの共有、コラボレーションによる生産性向上を促進

複数入力ベース変換

  • 複数入力ベース変換の機能を使用して、データの結合/整形を実行
  • ガイド付きのインターフェイスを使用して、1つまたは複数のデータセットを結合または整形することが可能(SQLやSASの知識は不要)。以下の変換が可能:
    • データの追加
    • データの結合
    • データの転置

データ・プロファイリング

  • データ・プロファイリングの機能を使用して、列単位やテーブル単位で基本的または高度なプロファイル指標を作成
  • テーブルレベルのプロファイル指標により、データ品質の問題を究明し、データ自体に関する洞察を深めることが可能
  • 列レベルのプロファイル指標の画面で各列の詳細をドリルダウンし、パターン分布や頻度分布の結果をビジュアルなグラフで把握することにより、隠れた洞察を明らかにすることが可能
  • 幅広いデータタイプ/データソースを利用可能(リストは上記を参照)。Twitter、Facebook、Google Analytics、YouTubeから取得したデータをプロファイリングするためには、最初にデータをSAS Viyaインメモリ環境に明示的にインポートする必要がある

データ品質処理
(SAS Data Preparationには、SAS® Data Quality on SAS® Viya® が付属)

データ・クレンジング

  • ロケールやコンテキスト固有の解析およびフィールド抽出定義を使用することで、データを再整形し、さらなる洞察を導き出すことが可能
  • 抽出変換の機能を使用して、指定した列に含まれるコンタクト情報(氏名、性別、分野、パターン、個人識別情報(例:米国の社会保障番号)、電子メールアドレス、電話番号など)を特定および抽出
  • 解析の機能を使用して、指定した列のデータを部分文字列にトークン化(例:フルネームを敬称、ファーストネーム、ミドルネーム、ラストネームにトークン化)
  • 同一性判定のためのマッチコードを使った一意の識別子で複数のデータソースを紐付ける
  • ロケールやコンテキスト固有の定義を使ってデータを標準化することにより、データを共通のフォーマットに変換。例:ケーシング(大文字/小文字の変更)

同一性の判定

  • ロケールに特化したルールを使って列データを分析することにより、性別やコンテキストを判定
  • 同定分析により、データを分析してコンテキストを判定(この機能は、データの内容や出自が不明な場合に特に効果を発揮する)
  • ジェンダー分析により、ロケールに特化したルールを使って名前から性別を判断(この機能を利用すると、データのフィルタリングまたはセグメント化が容易になる)

データ・マッチング

  • ロケールやコンテキストに特化した定義にもとづき、一致するレコードを判定
  • 25種類以上のコンテキストに特化したルール(日付、住所、名前、電子メールアドレスなど)を用いて、一致するレコードを簡単に特定することが可能
  • マッチコード変換の結果を利用して、重複除去、ファジー(曖昧)検索、ファジー結合を実行

システムとジョブのモニタリング

  • システムレベルとジョブレベルのプロセスに関して、統合モニタリング機能を使用することが可能
  • 実行中のプロセス数、継続時間、実行者を把握
  • ジョブのステータス(実行中、成功、失敗、保留中、キャンセス済み)にもとづき、全てのシステムジョブを簡単にフィルタリング
  • ジョブのエラーログにアクセスし、根本原因分析やトラブルシューティングに役立てる(ご注意:モニタリング機能を利用するためには、SAS Environment Managerとジョブ・モニタリング・アプリケーションを使用します)

データインポート/データ準備ジョブのスケジューリング

  • 自動生成されるコードからデータインポート・ジョブを作成することにより、統合スケジューラーを利用してデータ更新を実行することが可能
  • データ・エクスプローラー機能によるインポート処理をジョブとしてスケジューリングすることにより、反復可能な自動プロセスが実現
  • ジョブ実行の時刻、日付、頻度および/または間隔を指定することが可能

データリネージ

  • アクセス可能なデータソース、データ・オブジェクト、ジョブの間の関係を探索
  • 関係グラフを用いてオブジェクト間の関係を視覚的に表示できるため、データの発生元/出所の把握や、処理履歴の追跡が容易

プラン・テンプレートとプロジェクト・コラボレーション

  • 1つまたは複数のデータソースに適用される一連の変換ルールから成るデータ準備プラン(テンプレート)を使用することで、生産性が向上(=データ準備にかかる時間が短縮)
  • テンプレートの再利用(=作成済みのテンプレートを別のデータセットに適用すること)により、データが常に一貫した方法で変換され、全社的なデータ基準やデータポリシーに準拠している状態を確保
  • SAS Viyaプロジェクトで使用されるプロジェクト・ハブを通じて、チームベースのコラボレーション機能を活用。プロジェクトのアクティビティ・フィード機能は「誰が、何を、いつ行ったか」を通知し、チームメンバー間のコミュニケーションに利用可能

ビジュアル環境を用いたデータ探索と洞察の現場展開

  • セルフサービス型のデータ発見、レポーティング、世界最高水準のアナリティクスのための統合環境を提供
  • 使いやすい予測分析機能を各種の “スマートなアルゴリズム” と一緒に提供
  • Eメール、Webブラウザ、Microsoft Office、モバイルデバイスを通じたデータ探索と情報共有を実現
  • 単一プラットフォームの一部として、Webベースの運用管理機能、モニタリング機能、ガバナンス機能を提供

「ビジュアル環境を用いたデータ探索と洞察の現場展開」に関連した特長の詳細

セルフサービス型のデータ発見

  • 対話操作型のデータ発見機能により、分析担当者はもちろんビジネスユーザーも、関係、傾向、外れ値などを簡単に特定できる
  • 自動チャート作成機能により、ユーザーが選択したデータの表示に最適なグラフが自動的に適用される
  • アナリティクスによるビジュアライゼーション:
    • 箱ひげ図
    • ヒートマップ
    • アニメーション・バブルチャート
    • ネットワーク図
    • 相関マトリクス
    • 予測分析付き折れ線グラフ
    • 平行座標プロット
    • ドーナツグラフ
    • 決定木(ディシジョンツリー)
    • その他
  • 地図描画により、地理空間データを即座に把握できる
  • 地図上にネットワーク図を表示できる
  • レポートのデータに対する変更(フィルター、計算、階層、レポート要素のフォーマッティングなど)を再利用・共有できる
  • 計算/集計/派生されたデータ項目を作成できる
  • 数多くのデータポイントを含んだビジュアル表現でも、チャートの縦軸・横軸のバーを操作することにより、任意の箇所をズームアップ表示できる
  • ユーザー独自の対話操作型ビジュアライゼーション(D3.jsグラフ、C3ビジュアライゼーション、Googleチャートなど)をSAS Visual Analyticsに取り込み、全てを同じデータで表現することができる
  • キーバリュー・ビジュアライゼーション機能により、重要な指標(数値やカテゴリー値)をクイック・リファレンス用のインフォグラフィックのように表示できる
  • パス分析(サンキー・ダイアグラム)を実行することにより、別々の事象シーケンス間に存在する関係を視覚化できる
  • Excelファイル、CSVファイル、またはSASデータセットをワークスペースに直接ドラックすることにより、レポートやダッシュボードの作成を素早く開始できる
  • 自動分析機能は、どの変数が結果に貢献するかを判断し、自然言語による簡潔な理解しやすい説明文を提供する

セルフサービス型のアナリティクス

  • ドリルダウン可能な階層構造をビジネスユーザー自身でセルフサービス型で作成できる
  • テーブルに対してセル・ビジュアライゼーション(棒グラフやヒートマップなど)を追加する機能により、問題点の特定やデータ傾向の把握を素早く行える
  • 信頼区間の予測も含め、リアルタイムで予測を作成できる
  • 数値項目の詳細を表示する「メジャーの詳細」ウィンドウにより、データの概要を素早く把握できる
  • 複数のモデルをデータに対して実行した後、最も適切な予測モデルが自動的に選択される
  • シナリオ分析により、さまざまな変数の値を変更しながら、予測にどのような影響が及ぶかを把握できる
  • ゴールシークにより、予測ターゲットの値を設定した上で、その達成に必要となる個々の予測要因の値を求めることができる
  • 対話操作型でデータマイニング手法の決定木を活用し、データに隠れていたパターンをツリー構造として可視化できるエキスパート・レベルでは、影響の大きい特定のパラメータを変更して決定木を作成できる
  • カスタムビニングにより、連続データを少数のグループに分割することで、分析結果の解釈と表示を向上させることができる
  • テキスト・アナリティクス機能により、Facebook、Twitter、Google Analytics、YouTubeのコメントなどのテキストソースから自動的にトピックを発見し、センチメントを理解できる

対話操作型のレポーティングとダッシュボード

  • レポート・オブジェクトを自由に配置可能な高精度レイアウトとタイル型レイアウト機能により、レポートのレイアウトとデザインを柔軟に行える。オブジェクトのスタック化やグループ化なども可能
  • 多様なグラフ・オブジェクトやチャートを標準装備:
    • 棒-折れ線グラフ
    • 円グラフ
    • ドーナツグラフ
    • 折れ線グラフ
    • 散布図
    • ヒートマップ
    • バブルチャート
    • アニメーション・バブルチャート
    • ツリーマップ
    • ドットプロット
    • ニードルプロット
    • 時系列プロット
    • スケジュールチャート
    • ベクトルプロット
    • その他
  • Web(YouTubeビデオ、Webアプリなど)や画像(ロゴなど)のコンテンツをレポートに追加できる
  • さまざまなプロンプト・コントロールにより、快適にレポートを操作できる
  • カスタムソート機能により、テーブルやグラフ内で特性(例:製品、顧客)によってカテゴリー・データ項目を順序付けできる。例えば、組織にとって最も重要な特性(群)が最初に表示されるようにすることができる
  • ワンクリック・フィルタリング(単方向および双方向)およびリンク選択(Linked selection)機能により、コンテンツ(ビジュアライゼーションやレポートなど)内のオブジェクトを手作業で関連付ける作業の時間が短縮される
  • テキスト・オブジェクトに、関連コンテキストに応じた日付ベースまたはシステム生成のテキストを含めることができる
  • レポートへのコメント追加機能により、全てのユーザーがモバイルデバイスやWebを通じてコラボレーションできる
  • 1つのレポートまたはダッシュボードに含まれる複数のビジュアル表現について、選択肢やフィルターの設定を同期させることができる
  • 異なるレポートをリンクできる(例:販売レポートを在庫レポートにリンク)
  • レポート利用者はコントロール類やフィルターなどを用いて、計算パラメータや表示ルールを変更することにより、自分にとって最も意義のある情報に絞り込んで閲覧できる
  • レポート・オブジェクトで設定された閾値条件に達したときに、閲覧登録者に電子メールやテキスト・メッセージで通知できる
  • 個々のオブジェクト、ページ、またはレポート全体に対して更新間隔を設定できる
  • レポートをPDF形式または電子メールで安全に配信できる。1回限り/定期(毎日、毎週、毎月など)のどちらも可能
  • セッションが予期せず終了した場合、編集中のレポートを回復することができる。レポートは、編集作業を開始すると、5秒毎に自動保存される
  • あらゆるデバイスで、前のセッションから退出したときと同じ設定のままに戻ることができる
  • 再生可能ダッシュボードにより、レポートをスライドショー・モードに設定できる
  • 管理者は、レポートやビジュアライゼーションの閲覧専用のゲストアクセスに関するサポートを設定できる
  • ゲストユーザーは一般公開向けに設定されている洞察のみを閲覧できる

SAS® Visual Analyticsアプリ

  • 以下の場所から無料で入手できる:
    • App Store:iOS iPhone/iPad用
    • Google Play:Androidフォン/タブレット用
    • Microsoft Store:Windows 10デバイス用
  • アプリでは、SAS Visual Analyticsで作成したレポートやダッシュボードに対する接続や操作を、各デバイスのネイティブのジェスチャーや機能を用いて行える。
  • 音声による指示で、SAS Visual Analytics App for iOSを操作することができる
  • SAS Visual Analyticsで作成したレポートは、どこにいても閲覧できる
  • オンライン/オフライン状態を問わず、モバイルデバイス上のコンテンツに安全にアクセスできる
  • レポートへの注釈・コメントの追加、関係者間でのレポートの共有またはメール送信が行える機能により、コラボレーションが促進される
  • スクリーンショットをコメントに添付して関係者と共有できる
  • レポートの更新、データの変更、アプリケーションのアップデートに関するアラートをビジネスユーザーに通知できる
  • iOS用SAS SDKおよびAndroid用SAS SDKを用いて独自のモバイルアプリを作成することで、埋め込み型のアプリケーションを作成できる:
    • 埋め込み型のSAS Visual Analyticsコンテンツ、会社ロゴ、任意の名前を用いてモバイルアプリをパーソナライズすることができる
    • モバイルアプリに対して、SASサーバーへの接続や特定のレポートの閲覧登録をあらかじめ設定しておくことができる
    • SAS Visual Analyticsのコンテンツ(例:GatherIQ)が埋め込まれた、完全にカスタマイズされたモバイルアプリを開発できる
    • モバイルデバイス管理(MDM)サービスと(新しいAPI群を通じて)統合することにより、モバイルアプリとデータを管理・保護できる

ロケーション・アナリティクス

  • Esri ArcGIS OnlineとOpenStreetMapと連携することで、地理空間マップを使用できる
  • 地理空間マップ上の分析対象領域をドラッグ操作(丸、四角、自由線)で選択し、選択領域内のデータポイントに関するより詳細な分析が行える
  • 地理空間マップにより、測定結果の地域別の違いを容易に可視化できる
  • Esri ArcGIS Onlineを通じて、Esri社の全てのベースマップ(背景地図)やジオサーチ(地名や住所の検索)が利用できる
  • カスタムポリゴン機能により、ビジネスニーズに応じた方法で選択領域(例:営業区域、選挙区、平面図、座席表)に関する情報を把握できる。これらのポリゴンは、重要な指標値が時間軸に沿ってどのように変化するのかを示すようにアニメーション化できる
  • 地理空間ポイント・クラスタリング機能により、大量のロケーション・データを視覚化し、関心対象の地域を特定できる。さまざまなズームレベルで情報の詳細度を調整できる
  • マップ上の関心対象ポイントや洞察を目立たせるためにマップピンを追加できる
  • Esri ArcGIS Onlineの所定のライセンスがあれば、Esri社の地理空間データを用いて手元のデータをエンリッチメント(情報拡充化)することで、以下の操作を行える:
    • ピンを起点として、移動距離や所定の移動時間にもとづいて移動可能な領域を選択
    • 指定した地点間の移動ルートを作成
    • 手元のデータにジオコーディング(緯度・経度情報の付加)を適用することによって、位置が結果にどのように影響しているのかを理解。ジオコーディングでは、元のデータに含まれる位置情報(国、州/都道府県、ZIPコード/郵便番号、市区町村、番地)にもとづき、元のデータに緯度および経度の列が追加される

セルフサービス型のデータ準備

  • 幅広いソース(データベース、Hadoop、Excelスプレッドシート、クリップボード、ソーシャルメディアなど)からデータをインポートできる
  • ネットワーク図によりリネージ(系統)を表示できる
  • 以下の基本的なデータ品質管理機能を使用できる:「ケース(大文字/小文字)の変更」、「列の変換、名前変更、削除、分割」、「計算項目の作成、カスタムコードを用いた変換」
  • テーブルと列の新しいプロファイリング機能により、データの内容を即座に理解できる
  • 追加、結合、フィルター、転置などの機能を使ってデータを準備できる
  • ジョブの再利用、スケジューリング、モニタリングを行える

運用管理と統制管理

  • SAS Driveを使用して、作業の閲覧、編成、コラボレーションを行える
  • ユーザーは自分のコンテンツのお気に入り登録、共有、プレビュー、タグ付けを1つの場所から行える
  • データ、コンテンツ、その他のリソースを他のプロジェクト・メンバーと共有するためのプロジェクトを作成できる
  • SAS Environment Managerにより、BIおよびアナリティクス環境全体(ユーザー、データ、コンテンツ、サーバー、サービス、セキュリティなど)をWebベースの使いやすい機能で一元的に運用管理およびモニタリングできる
  • ユーザー認証とコンテンツへのアクセス権限付与により、ガバナンスを適用できる
  • オブジェクト・レベルのセキュリティ(フォルダやレポートなど)とデータ・セキュリティ(テーブルレベル、行レベル)により、ガバナンスを適用できる
  • ユーザー情報を管理する企業内のディレクトリ・サービス(LDAPなど)とシームレスに連携できる
  • ユーザーとグループに関するルール・マッピング適用機能により、ガバナンスを適用できる
  • モバイルデバイスをホワイトリスト/ブラックリストに登録することで、SAS Visual Analytics Appに関する認証の可否を制御できる
  • システムの健全性と重要なアクティビティを、ほぼリアルタイムのダッシュボードでモニタリングできる
  • 分散処理ノードを追加/削除できる
  • スクリプティング可能なAPI群により、管理タスク(セキュリティ、ライブラリ、ユーザーグループ、構成の管理など)をバッチ方式で実行できる
  • モニタリング・レポートやパフォーマンス・レポートをカスタマイズできる
  • 環境全体を対象にしてログの探索、ジョブのスケジューリングとモニタリングを実行できる

SAS® Viya® インメモリ・エンジン

  • CAS (SAS Cloud Analytic Services) がメモリ内で処理を実行し、クラスター内のノードに処理を分散
  • ユーザーの要求(手続き型言語で表現されたもの)は分散環境での処理に必要なパラメータを設定したアクションに変換される。結果セットとメッセージは、ユーザーによる後続アクションのために当該プロシジャに返される
  • データはブロック単位で管理され、必要に応じてメモリ内にロードされる
  • テーブルのサイズがメモリ容量を超える場合は、サーバーがブロック単位でディスクにキャッシングする。データと中間結果は、必要に応じて(ジョブやユーザーをまたいで)メモリ内に保持される
  • 極めて効率的なノード間通信。ジョブに最適なノード数はアルゴリズムによって判断される
  • 通信レイヤーはフォールト・トレランス機能をサポートしており、また、サーバー実行中のノードの削除/追加に対応している。高可用性のために全てのコンポーネントを複製することができる
  • レガシーSASコードをサポートしており、また、SAS 9.4 M5クライアントとの直接の相互運用に対応している
  • マルチテナントをサポートしており、共用ソフトウェア・スタックにおいて個々の独立したテナントをセキュアにサポートすることができる

SAS® プロシジャ(PROC)とCASアクション

  • IT担当者や開発者はプログラミング・インターフェイス(SAS Studio)を利用することで、CASサーバーへのアクセス、CASサーバーからのデータのロードと保存、CASサーバーでのローカル/リモート処理のサポート、クエリの作成、基本的なデータ操作の実行などを行える
  • Python、Java、R、LuaのプログラマーやIT担当者は、CASサーバーに対してデータアクセスや基本的なデータ操作を実行することもできる。また、PROC CASを用いてCASアクションを実行できる
  • REST APIを通じて、SASのパワーを他のアプリケーションに統合・追加することができる

導入展開オプション

  • オンサイト型導入:
    • シングルマシン・サーバーは中堅・中小規模の企業/組織のニーズをサポート
    • 分散サーバーは、データの成長、ワークロードの増大、スケーラビリティの要件に柔軟に対応
  • クラウド型導入:
    • エンタープライズ・ホスティング
    • プライベートまたはパブリック・クラウド(例:AmazonのBYOL方式)のインフラを利用
    • SASが管理するSaaS(software-as-a-service)を利用(海外利用のみ)
    • PaaS(Platform as a Service)のCloud Foundryを利用して、複数のクラウド・プロバイダーをサポート

取り組みやすいアナリティクス

  • コーディングなしで利用できる高度なアナリティクス機能へのアクセスを提供(以下はその一部):
    • 相関分析
    • フォーキャスティング
    • シナリオ分析
    • 決定木(ディシジョンツリー)
    • テキスト分析
    • 自動ゴールシーク(高度なSAS Forecasting製品に由来する機能)

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