SAS^® Viya^®

アナリティクスを活用し、革新的な結果を導き出す

SAS^® Viya^® を選ぶ理由

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多様性
拡張性
信頼性

多様性

新たな洞察を導き出すパワーを全てのユーザーに開放

アナリティクス活用ニーズの増大に対応。幅広いスキルセットのユーザーに対応した最先端のアナリティクス環境により、コラボレーションを阻んでいる縦割り管理を打破
- データ・サイエンティスト：データ品質管理機能、高度なアナリティクス、様々な機械学習手法に自在にアクセスできる環境で、より迅速にモデルを開発。好みの言語でコードを書き、SASまたは他の言語で記述されたモデルを比較できるため、最良の解答を素早く見つけることが可能
- ビジネス・アナリスト：対話操作型のビジュアルなインターフェイスを通じて、使いやすいアナリティクスを自在に活用。必要なデータを自分自身で準備し、コラボレーションを通じて新たな洞察を探究。テキストデータと構造化データを組み合わせて、魅力的なBIレポートを作成
- 専門領域のエキスパート：各種の調査にデータ重視の洞察を盛り込むことが可能。処理の複雑さを意識せずに活用できるパワフルなアナリティクスにより、日々の業務の中で、信頼性の高い分析結果を取得
- アプリケーション開発者：REST API経由でSASのアナリティクス機能を呼び出すことで、頑健なアナリティクスに基づく洞察を独自開発の仕組みに組み込むことが可能
- 経営幹部：ビジネスの実態を常に正確に把握。ダッシュボードに提示される各種の指標が、いずれも検証済みで、信頼性と一貫性が高いという点に確信をもつことが可能

単一のビジュアルなWebインターフェイスを用いて、モデル作成作業における反復的な工程を一元的に実行。データマイニングから機械学習、予測、テキスト解析まで、あるいは探索から発見、統計分析まで、複数の領域をまたいだ工程を容易に反復実行することが可能
クラウド、エッジ、インデータベース、インメモリなどの実行環境を問わず、アナリティクスから最大限の価値を引き出すことが可能。異なる展開環境にモデルを移植する際も、コードの書き直しは不要
SASや他の言語で記述された全ての分析資産を一元管理できるプラットフォーム上で、最新かつ革新的な分析手法を、幅広いユーザー層を想定した実績豊富なアプローチと組み合わせて提供。この環境では、コーディングスキルを持つ担当者だけでなく、分析を必要とする全てのユーザーがシンプルかつ快適に高度な分析手法を活用することが可能

SASとオープンソース・テクノロジーの相乗効果の詳細

拡張性

アナリティクス・ライフサイクル全体にわたり、あらゆる規模や複雑さの課題を解決

一貫性と運用管理性に優れ、あらゆるアナリティクス課題に対応できる高度なスケーラビリティも備えた環境の中で、柔軟な選択肢を提供し、データ重視の姿勢による確信を育むことで、組織全体の分析力や業務遂行力を強化
一元管理型のモデル・インベントリに対して、チャンピオン／チャレンジャー・モデルを素早く登録。モデル構築画面で数クリックするだけで、SAS、Python、RESTおよび他の言語を用いてデータをスコアリングすることが可能
既存のコードをより高速に実行できることに加え、好みのSASコーディング・クライアント環境から最小限の変更でデータを取り込むことができるため、既存のプログラムや分析資産に基づく意思決定の迅速化が可能
一元管理型の共有モデル・インベントリにより、ビジネスルールを用いて戦術レベルの意思決定を簡単に自動化することが可能。また、組織全体で統一のビジュアル・インターフェイスを用いて、アナリティクスの価値を引き出すことが可能

弾力性に優れたアナリティクス処理環境を確立。自己回復メカニズムにより、クラウド／オンサイト／ハイブリッドいずれの導入展開方式でも高可用性を維持し、24時間365日の稼働を実現
優れた処理能力と処理効率により、イノベーション・サイクルを加速することが可能。規模の大小を問わずあらゆるデータから、対話操作やスケジュール・ベースで分析結果を得ることができ、さらにはリアルタイムのストリーミング・データにアナリティクスを適用することも可能

信頼性

複雑さを最小化し、優れた能力を提供

Data（データの準備）から、Discovery（モデルの生成）、Deployment（モデルの業務展開）まで、アナリティクス・ライフサイクル全体をカバーするリネージ機能（トレーサビリティ）により、SAS環境やその他の環境に由来する全ての分析資産の処理を統合、管理、モニタリング
分析ワークロードの処理を一元的に管理することにより、クラスター化されたハードウェア・リソースを最大限に活用し、総所有コスト（TCO）を削減
SAS言語や他の汎用言語を用いた分析環境を統合管理し、人材流出によって分析資産の活用に支障が生じる事態を回避。クラウド・プロバイダーを変更する場合や、データ量や処理速度の要件が変化した場合でも、再定義、再コーディング、再構成は不要
ハードウェア利用の最適化や分析資産の保護を実現。信頼性やユーザーアクセスに関する組織の基準に従いながら、必要に応じて処理能力を増強できるスケーラビリティも担保。また、サーバーのメモリに制約がある場合でも自動的にディスクスペースが活用されるため、リソース不足による分析処理の失敗を回避

コードの可搬性が高いため、特定のベンダーに縛られる状況とは無縁。オンサイトのオペレーティング・システム間でのコード移行や、クラウド・プロバイダー間でのコード移行が容易に行えるため、IaaSやハードウェアの拡張または切り替えも、最小限のコード変更で可能
自動化された迅速な導入展開工程、適切に管理されたアップデート手法、相互依存性を排したマイクロサービス群などにより、どのようなアナリティクス環境でも速やかに構築することが可能。また、セルフサービス型の利用環境により、幅広いユーザー層にアナリティクスのパワーを開放
「開発は一度、展開はどこにでも」が実現。モデル比較の自動化やコーディングの負担軽減など、最先端かつ検証済みの仕組みがもたらす利点を活用して、全組織レベルで知的財産を集積することが可能