SAS® In-Memory Statistics

분석 작업에 특화된 단일 인터랙티브 프로그래밍 환경

이제 여러분은 즉석에서 빅데이터로부터 값진 인사이트를 도출할 수 있습니다.
인-메모리 분석 기능과 데이터 가공부터 탐색, 모델, 분석까지 인터렉티브한 End-to-End 분석 라이프 사이클을 통해 보다 빠르게 정확한 해답을 얻을 수 있게 해줍니다.

도입 효과

심도 있는 빅데이터 분석을 통해 빠르고 정확하게
인사이트를 도출할 수 있습니다.

검증된 최첨단 통계 알고리즘과 기계 학습 기법을 이용해 정확한 분석 결과물을 신속히 도출할 수 있습니다. 또한 사용자는 다양한 분석 기능으로 빅데이터를 탐색하고 값진 인사이트를 찾아내어 최상의 의사결정을 도출할 수 있습니다.

데이터 사이언티스트의 작업 능률이 크게 개선됩니다.

고성능 인-메모리 분석 프로그래밍 언어가 복수의 사용자가 동시에—그리고 인터랙티브 방식으로—빅데이터를 분석할 수 있게 해줍니다. 또한 데이터 사이언티스트는 데이터 준비, 처리, 변환, 탐색, 모델링, 액세스 및 스코어링 등 모든 작업을 단일 환경에서 수행할 수 있습니다.

뛰어난 확장성의 이점을 누릴 수 있습니다.

데이터를 액세스, 준비, 모델링, 스코어링하기 위해서는 서로 다른 프로그래밍 언어나 제품들을 조합해서 사용하는 것이 일반적인데, 이 같은 단편적 접근법은 시스템 확장이 불가능하다는 문제를 안고 있습니다. 하지만 더 이상 이 문제로 고민할 필요가 없습니다. 데이터 준비/탐색에서부터 모델 구축/배치에 이르는 프로세스 전 영역에서 SAS 솔루션은 엄격한 검증과 테스트를 거쳐 그 정확성을 인정 받았으며, 조직은 자신의 작업 환경에 맞게 솔루션을 확장할 수 있습니다.

데이터 프로세싱 전반에 걸쳐 불필요한 단계들을
생략합니다.

SAS의 인-메모리 인프라스트럭처는 데이터 이동의 번거로움(추가의 비용이 발생하는)을 일소시켜 주는 동시에, 분석 세션 전반에 걸쳐 데이터 인-메모리 기능의 효율성이 고루 적용될 수 있도록 해줍니다. 이로써 사용자는 데이터 전송 지연을 최소화하고 최단 시간에 분석 작업을 진행할 수 있습니다.

Special Series

Big Data Matters

What’s the point of storing huge volumes of data in Hadoop if it’s a huge hassle to do anything with it? It’s time to rethink your approach. We’ll show you how to tap the enormous potential buried in your Hadoop data stores – faster than your competitors. And without having to move your Hadoop data to analyze it. In this webinar, you will:

  • Learn how to bring the power of SAS Analytics to your Hadoop environment.
  • See SAS In-Memory Statistics in action.
  • View demos on supervised learning and recommendation systems.

Cloudera 수석 기술 연구원 Eli Collins가 데이터 사이언티스트들을 위해 SAS 솔루션에 관한 유용한 정보를 전해 드립니다. SAS 파트너십이 Hadoop 에코시스템에 가져다 주는 이점에 대해서도 자세히 알아보세요.

데모 & 스크린샷

주요 특징

  • 인터랙티브 프로그래밍: SAS® Studio(웹 브라우저 인터페이스)를 통해 인터랙티브 방식으로 SAS 코드를 실행하므로 복수의 사용자가 대규모 데이터를 동시에 분석할 수 있습니다.
  • 인-메모리 분석 프로세싱: 멀티스레드를 지원하는 분산 확장식 인-메모리 환경에 최적화된 고성능 분석 계산 기술의 적용으로 사용자는 실시간으로 최상의 의사결정을 내릴 수 있습니다.
  • 인-메모리 데이터 지속성(data persistence): 데이터가 메인 메모리에 상주하므로 부팅 속도가 개선되고 대기 시간이 줄어듭니다.
  • 분석 데이터 준비: 데이터 액세스/조작, 변수 변환/생성 및 탐색적 분석(exploratory analysis)을 위한 다양한 기능을 제공합니다.
  • 모델 개발: 복수의 통계 모델을 빠르게 생성해서 평가·비교할 수 있습니다.
  • 통계 알고리즘과 기계 학습 기능: 분석 기법을 심도 있고 광범위하게 활용하여 패턴과 트렌드를 보다 빠르게 찾아낼 수 있습니다.
  • 텍스트 분석: 다양한 텍스트 분석 기법을 이용해 비정형 및 정형 데이터를 효과적으로 분석합니다.
  • 추천 시스템(Recommendation System): 고급 커스터마이징 기능을 이용해 유의미한 개인화 리코멘데이션을 실시간으로 생성합니다.


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