SAS® Viya® を実行基盤とする各種のデータサイエンス製品は、迅速かつ容易に導入展開できる包括性および拡張性の高い環境を提供するため、企業や組織は多様なビジネスニーズを満たせるようになります。
洞察の自動生成機能で複雑なアナリティクス課題も容易に解決
自動生成される洞察により、ユーザーは「全てのモデルを通じて最も一般的な変数群」や「複数のモデルで選択される最も重要な変数群」を識別したり、全てのモデルの結果を評価したりすることができます。自然言語生成機能を用いて平易な言葉でプロジェクト・サマリーが作成されるため、ユーザーは容易にレポートを解釈できます。アナリティクス・チームのメンバーは、チームメンバー間でのコミュニケーションやコラボレーションを促進するために、洞察レポートにプロジェクト・ノートを追加することも可能です。
幅広いユーザーを想定した言語オプション:
SASコードを知らなくても、問題ありません。SASのソリューションなら、ユーザーは分析の中にオープンソース・コードを組み込むことで、SAS環境内でオープンソースのアルゴリズムをシームレスに呼び出すことができます。これにより、ユーザーは好みの言語でプログラムを作成できるため、組織全体でコラボレーションが促進されます。また、SASがGitHub上で提供しているオープンソース・パッケージであるSAS Deep Learning with Python (DLPy) を活用することも可能です。これにより、コンピューター・ビジョン、自然言語処理、予測/フォーキャスティング、音声/発話処理といったディープラーンニング機能のための高度なAPI群に、Jupyter notebook内でPythonを使ってアクセスすることができます。DLPyは、フレームワーク間でのモデル移動を容易にするためのフォーマットであるOpen Neural Network Exchange (ONNX) をサポートしています。
複数のアプローチを速やかに探索し、最適解を発見
超並列処理(MPP)が実現する優れたパフォーマンスと、機械学習モデリング・プロセス(パイプライン)のために用意された豊富な機能により、複数のアプローチを迅速に探索し比較することができます。必要なオプションを選択するだけで、多様な機械学習アルゴリズム(例:決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラル・ネットワーク、サポート・ベクター・マシン(SVM)、ファクタライゼーション・マシンなど)の最適なパラメータ設定を迅速かつ容易に見つけることができます。複雑な局所的探索最適化ルーチンが背後で高度な処理を実行し、効率的かつ効果的にモデルを調整します。新しい種類のデータからより価値ある洞察を導き出すために、統合された機械学習プログラムの中で非構造化データと構造化データを組み合わせることも可能です。また、アナリティクス・ライフサイクルのあらゆるステージにおいて再現性が確保されるため、常に信頼性の高い答えや洞察が得られます。
モデル・コレクションの状況/状態を完全に把握
モデルの登録、検証、モニタリング、再学習を行うための一元管理型の効率的かつ反復可能なプロセスが提供されているため、モデルの作成から、使用、廃止までをトラッキングできます。バージョン追加時にはモデルのプロパティおよびファイルのスナップショットが保存されるため、確実、完全なバージョン管理を実現します。モデルはセキュアに維持管理され、また、モデルのバージョン履歴はロックされた上で保持されます。
的確な意思決定を自動的かつ大規模に実行
自動化および洗練されたアナリティクスに基づき、的確な対話操作型の意思決定支援を提供します。IT部門とビジネス部門のユーザーは、リアルタイムの最適な行動/アクションを自動的に特定する意思決定支援システムを、日常業務における何千もの場面を対象にして大規模に共同で構築・展開するために、現在および過去の業務データ ── 分析モデルによって通知され、ビジネスルールによって管理される ── を活用することができます。その結果、直接的な顧客対応上の意思決定(例:オファーのターゲティング、与信判断)から、製造業などにおける複雑な部署横断型の意思決定まで、組織全体のあらゆる意思決定が効率的、効果的、そしてタイムリーであることを確信できるようになります。
平易な言葉でモデルを解釈することが可能
内蔵の自然言語生成機能による “平易な言葉での説明” を含んでいる標準の解釈可能性レポート(LIME、ICE、Kernel SHAP、PDヒートマップなど)を、全てのモデリング・ノードで利用することができます。
SAS® Viya® を基盤とするデータサイエンス製品
SASのデータサイエンス製品なら、企業や組織はアナリティクス要件の大小を問わず、また、アナリティクスのタイプ/成熟度/ユーザースキルにも関係なく、モデルの作成と本稼働環境への配備を素早く行えるようになります。SAS Viyaを実行基盤とするこれらの製品は、市場最高水準の包括性および拡張性を備えており、データサイエンティスト向けに特化して設計されています。また、当社のシンプルで透明性・柔軟性の高いライセンシング方式により、お客様は組織のニーズに合わせて容易に利用規模を拡大/縮小することができます。
SAS®Visual Machine Learning
組織全体のどの場所からでもアクセス可能な標準装備の機械学習機能やディープラーンニング機能を用いて、アナリティクスの幅を拡張することが可能。
SAS® Visual Data Science
より広範囲のモデリング機能を用いて、組織のデータサイエンス能力をレベルアップ。テキスト・アナリティクス、予測/フォーキャスティング、最適化、計量経済分析を環境に追加することが可能
SAS® Data Science Programming
アナリティクス駆動型の意思決定フローの作成/組み込み/ガバナンスを大規模にリアルタイムまたはバッチ方式で実行できる機能により、意思決定を支援。エッジ上でも洞察を得て行動できるように、アナリティクスと意思決定機能をインストリーム方式で現場に展開。
SAS®Visual Data Science Decisioning
SAS Viyaの全てのアナリティクス機能にアクセスできる環境と、アナリティクスをリアルタイム・インタラクションやイベントベースの機能に組み込むことができるパワーにより、究極のアナリティクス体験が実現。
DATA SCIENCE OFFERINGS
Capability Comparison
More than just powerful algorithms, our data science offerings include critical data preparation, data visualization and model management capabilities. Choose the offering that meets your requirements today, with the knowledge that you have a path to the future in a single, expandable environment.
* Programmatic interface only; no visual interface.
^ Optional.
クラウド・プロバイダー
実験的なものからミッションクリティカルなものまで、あらゆるアナリティクスの課題を、クラウドでの迅速な意思決定で克服しましょう。SAS Viyaの最新版は、以下のクラウド・プロバイダーで利用可能です。
SAS Viyaの最新バージョンはMicrosoft Azure上で自然に動作しますので、SASクラウドにより分析プラットフォーム全体が管理し、最適なパフォーマンスと価値が実現できます。
Microsoft社は当社の戦略パートナーであり、推奨クラウド・プロバイダーでもあります。SASとMicrosoftは、深いレベルの統合とロードマップの共有により、クラウドにおけるAIとアナリティクスの未来の形成を推し進めています。
クラウド・ネイティブとなるように設計されているSAS Viyaは、数百万のAWSユーザーが利用しているのと同じ各種クラウドサービスを活用できることに関してテストおよび承認されています。
近日登場予定です。Red HatとSASは、データセンター内かクラウド上か、あるいはその併用かを問わず、アナリティクスの導入展開と利用をより容易に行えるようにします。
SAS® Viya® を基盤とするデータサイエンス製品の詳細情報と関連情報
ホワイトペーパー
ディープラーニングをSASで実践する方法
ディープラーニング手法とその応用用途を紹介し、SASがいかにディープ・ニューラル・ネットワーク・モデルの作成をサポートするかを説明します。
ホワイトペーパー
機械学習の最新状況
初級/中級のデータサイエンティスト向けに書かれたこのホワイトペーパーは、広く認識されている4種類の機械学習スタイルとそれぞれの一般的な用途を検討しています。
e-book
アナリティクスの取り組みの効果を最大化する方法
このe-bookは、戦略レベルでアナリティクスに投資する場合に期待できる「最大級のチャンス群」と「その他のチャンス群」について掘り下げています。
ブログ
SAS Data Science Blog
今日の企業や組織が直面する難しい課題の多くを解決するべく生み出されている最新の技術的手法について、常に最新動向を把握しておきましょう。