차원이 다른 고급 분석

미래에 어떤 일이 일어날지 궁금하신가요? 수익성이 가장 높은 기회를 찾고 계신가요? 결과에 대한 인사이트를 기다리고 계십니까? 모두 실현할 수 있습니다. SAS의 데이터 마이닝 소프트웨어를 활용하면 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

• 데이터 준비 단순화. 동적 차트 및 그래프를 통한 빠르고 직관적인 데이터 인터랙션으로 핵심 관계를 이해할 수 있습니다.
• 더 우수한 모델을 빠르고 쉽게 생성. 업계에서 이미 검증된 강력한 기법과 간편한 사용 방법을 가진 강력한 드래그앤드롭(Drag-and-Drop) 방식의 인터페이스를 통해 추측 단계를 거치지 않은 채 안정적이고 정확한 모델을 구축할 수 있습니다.
  
• 가장 우수한 모델을 빠르게 활용. 배치(Batch) 및 실시간 환경 모두에서 운영 가능한 자동화된 인터랙티브 프로세스를 활용해 새로운 데이터를 효율적으로 스코어링할 수 있습니다.

• 데이터 마이닝 및 예측 분석 분야를 선도하는 독보적 기업. SAS는 The Forrester Wave^™: Big Data Predictive Analytics Solutions, Q1 2013에서 빅데이터 예측 분석 부문을 선도하는 “분석 분야의 독보적인 강자”로 평가됐습니다.
• 산업 부문별 첨단 기법. SAS는 산업 부문별 알고리즘(신용 스코어링, 임상 데이터 분석 등)까지 아우르는 광범위한 데이터 마이닝 알고리즘을 제공하여 다양한 비즈니스 문제를 해결합니다.
  
• 상황에 따라 다양한 옵션을 제공하는 유연한 프로세싱 및 배포. SAS는 고객의 만족을 위해 단순한 데스크톱에서부터 싱글 머신 솔루션과 고성능 분산 프로세싱에 이르는 다양한 옵션을 제공합니다.

• Credit Scoring for SAS Enterprise Miner
  기업이 보유한 전문성을 이용하여 신용 리스크 모델을 구축, 검증, 배포합니다.
• SAS Factory Miner
  여러 세그먼트에 걸쳐 수백 개의 예측 모델을 빠르고 쉽게 구축 및 관리하여 각 세그먼트에 가장 적합한 모델을 자동으로 선택할 수 있습니다.
• SAS Model Manager
  분석 모델을 생성, 관리, 배포, 모니터링, 운영합니다.
• SAS Scoring Accelerator
  데이터베이스 내 모델 스코어링 프로세스를 자동화하여 모델 스코어링 성능을 향상시켜 더 빠른 결과를 확보할 수 있습니다.
• SAS Text Miner
  지도(supervised), 준지도(semisupervised) 및 비지도(unsupervised) 학습 방법을 이용하여 수집된 문서 전체에서 주제와 패턴을 발견하여 비정형 데이터 소스를 마이닝할 수 있습니다.
• SAS Visual Statistics
  모델을 빠르게 구축, 테스트, 개선하도록 지원하는 인메모리 프로세싱과 시각적 인터페이스를 통해 예측 분석 성능을 강화합니다.

데이터 가치를 극대화할 준비가 되셨나요? SAS는 고객을 위해 다양한 기술, 배포 및 결제 옵션을 제공합니다.

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고객 데이터 분석, 대규모 판매 데이터 처리, 공급망 운영 현황 모니터링, 사기 행위 적발 등, 데이터에 강력한 통계 분석을 적용하여 가장 정확한 해답을 얻을 수 있습니다. SAS를 활용하면 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

• 언제든 신뢰할 수 있는 해답 제공. 지속적으로 업데이트 되어 최신 통계 기법을 반영하는 검증된 알고리즘을 통해 과거를 분석하고 현재를 설명하며 미래를 예측합니다.
• 다양한 분야를 커버하는 단일 환경.여러 가지 소프트웨어 애플리케이션을 사용할 필요가 없습니다. SAS는 분산 분석, 회귀 분석, 범주형 데이터 분석, 다변량 분석, 생존 분석, 심리 측정 분석, 클러스터 분석, 비모수 분석, 혼합 모델 분석, 서베이 데이터 분석 등 다양한 분석 능력을 제공합니다.
• 맞춤형 솔루션. 작업별 그래픽을 생성하여 보다 효과적으로 결과를 해석하고 소통합니다. 모든 출력 방식을 지원하는 분석 그래프, 맵, 차트를 구축하여 가장 필요한 곳에 분석 결과를 정확히 전달할 수 있습니다.

• 가장 완벽한 알고리즘 포트폴리오. 오랫동안 사용되어 온 분산 분석 및 선형 회귀 분석에서부터 베이지안 분석과(Bayesian Analysis) 통계 시각화에 이르는 수백 가지 분석법까지 제공하는 SAS를 활용해 기초적인 분석뿐만 아니라 고급 분석도 수행할 수 있습니다. 또한 SAS는 통계 분석 소프트웨어를 지속적으로 업데이트하여 최신 기법을 반영하고 있습니다.
• 고객과 함께 성장하는 강력한 통계 성능. 기존 데이터 세트에 검증된 통계 방법을 적용하고, 분산 클러스터 전체에 걸쳐 있는 다중 패스에 최적화된 고속 분석 계산을 통해 빅데이터로부터 의미를 찾습니다.
• 경험을 통해 얻은 전문성. SAS는 지난 40년 가까이 분석 시장을 선도해왔습니다. SAS의 사용자 커뮤니티는 성장을 거듭하면서 고급 통계 분석을 통해 더 나은 의사 결정을 수행하고 있습니다.

• SAS Analytics for Containers
  유연하고 확장 가능한 컨테이너 환경의 장점을 활용하여 컨테이너식 클라우드 분석을 제공하는 SAS 애플리케이션은 구축 즉시 신속한 사용을 지원합니다.
• SAS/ETS
  계량경제학적 시계열 분석을 통해 모델링을 위한 비즈니스 프로세스를 예측하고 시뮬레이션을 수행합니다.

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사람의 개입 없이 고품질 예측을 대량 및 자동으로 신속하게 생성할 수 있습니다. 또한, 예측 프로세스를 간소화하여 가장 중요하고 가치 있는 의사 결정에 자원을 집중할 수 있습니다. SAS를 활용하면 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

• 개인적 편견 감소. 신뢰할 수 있는 예측을 자동으로 생성할 수 있습니다. 따라서 사람의 개입이 줄어들게 되고 기업의 정책이나 개인의 의제로 인해 예측이 변질될 가능성이 감소합니다.
• 쉽게 사용 가능한 강력한 예측 기법. GUI를 통해 코드를 작성할 필요 없이 SAS의 강력한 예측 성능을 쉽고 간편하게 이용할 수 있으며, 고급 사용자는 이미 구현된 배치(batch) 환경에서 SAS 프로그래밍 언어를 사용하여 보다 완벽한 기능을 활용할 수 있습니다.
• 효율적인 미래 계획. 사실상 무제한에 가까운 모델 리포지토리를 통해 광범위한 행동에 대한 모델을 제공하고 “What-if” 시나리오를 테스트하여 예측에 미칠 수 있는 영향력을 확인합니다. 따라서 계획되거나 계획되지 않은 이벤트를 모두 설명할 수 있으며 데이터를 인터랙티브한 방식으로 마이닝, 분할 및 시각화할 수 있습니다.

• 대규모 자동 예측. 더 적은 자원을 활용해 보다 효율적으로 예측 프로세스를 수행할 수 있습니다. 사실상 모든 유형의 행동을 모델링하고 과거와 미래의 이벤트를 예측에 통합할 수 있습니다. 단순한 예측에서부터 시계열 진단과 리모델링에 이르는 자동화 수준을 선택할 수도 있습니다.
• 시계열 탐색 및 분석. 예측을 수행하기 전에 데이터의 구조를 파악할 수 있습니다. 이상점(Outlier), 누락된 값 또는 기타 데이터 문제를 확인할 수 있고 데이터를 분할하고 조작해 더 나은 모델링을 생성할 수 있습니다.
• 시계열 데이터 관리. 트랜잭션 데이터를 시계열 형식으로 변환할 수 있습니다. 공개 데이터베이스를 포함해 사실상 모든 소스로부터 제공되는 데이터를 읽고 준비할 수 있으며, 유연한 계층 구조를 사용하여 예측 대상에 따라 가장 적절한 방식으로 데이터를 구성할 수 있습니다.

• SAS Econometrics
  더욱 효과적인 전략 및 전술 계획을 사전에 수립해 미래에 더 높은 수익을 도모합니다. 
  
• SAS/ETS
  계량경제학적 시계열 분석을 통해 비즈니스 프로세스를 시뮬레이션하고 예측합니다.

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기업이 보유한 대부분의 데이터는 비정형 데이터일 뿐 아니라 데이터의 수 또한 빠르게 증가하고 있습니다. 문제는 이러한 비정형 데이터를 제대로 활용하고 있는지 여부입니다. 비정형 데이터를 제대로 활용하지 못하고 있다면 SAS를 활용해 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

• 분명하고 일관된 텍스트 평가. 고도의 언어학적 규칙과 분석 모델링 툴을 통해 빅텍스트 데이터에 숨겨진 인사이트를 찾아냅니다.
• 보다 빠르게 해답과 인사이트를 확보. 머신 러닝과 자연어 처리 기법을 통해 긴 시간이 소요되는 여러 수동 작업을 자동화할 수 있습니다. 또한 높은 성능으로 보다 방대한 데이터도 신속하게 평가할 수 있습니다.
• 주제에 대한 전문성을 활용해 데이터 인사이트 발견 수준 향상. 머신 러닝으로 확인된 범주를 검토할 뿐 아니라 기업에 중요한 정의 및 범주를 기반으로 규칙을 작성하고 수정합니다.
• 보다 정밀한 분석을 위한 규칙 개선. 규칙 모델을 수정, 추가 및 뚜렷하게 만들고 변경 사항을 검증하며 검증 샘플과 비교하여 테스트합니다.

• 고급 분석 분야를 선도하는 독보적인 기업. SAS는 텍스트를 포함한 데이터로부터 가치를 극대화하는 방법을 활용해 분석 분야에 집중하고 있습니다. SAS는 허위츠 앤 어소시에이트(Hurwitz & Associates)가 작성한 2013년도 텍스트 분석 승리 지표(2013 Text Analytics Victory Index) 보고서에서 ２개 부문을 석권하는 영예를 안았습니다.
  
• 통합 머신 러닝. 자동화된 자연어 처리와 주제 전문성과 결합된 분류 발견으로 누릴 수 있는 모든 이점을 제공하는 SAS의 하이브리드 접근 방식을 통해 텍스트 모델의 정밀도를 개선합니다.
• 빠른 결과. 언어 연산자와 텍스트 처리 알고리즘을 코딩할 필요가 없으므로 결과를 얻는 데 집중할 수 있습니다. 또한 아무리 큰 텍스트 데이터라도 결과를 빠르게 확보할 수 있습니다.

• SAS Sentiment Analysis
  통계적 학습과 고급 언어학적 방법을 통해 표현된 의견을 이해할 수 있습니다.
• SAS Contextual Analysis
  머신 러닝과 주제 전문성을 결합하여 모든 텍스트 데이터를 이해할 수 있습니다.
• SAS Text Miner
  지도(supervised), 준지도(semisupervised) 및 비지도(unsupervised) 학습 방법을 이용하여 수집된 문서 전체에서 주제와 패턴을 발견하여 비정형 데이터 소스를 마이닝할 수 있습니다.

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최상의 결과를 제공할 시나리오를 확인할 수 있습니다. SAS는 기업이 최고의 솔루션을 모델링하고 공유하여 가장 복잡한 문제도 빠르고 효과적인 방식으로 철저한 보안 속에서 해결할 수 있도록 지원합니다. SAS를 활용하면 다음과 같은 비즈니스 이점을 누릴 수 있습니다.

• 의사결정, 조치 및 대응을 파악하여 최상의 결과 제공. 최적화, 시뮬레이션 및 프로젝트 스케줄링 기법을 포함한 다양한 운영 조사 방법을 사용하여 모든 대안을 평가합니다. 제약 및 변수를 수정하고 간편하게 정보를 추가하며 변경 사항이 결과에 미칠 영향을 판단합니다.
• 반복을 통한 더 나은 의사 결정. 인터랙티브 모델을 구축하고 데이터를 활용한 실험을 수행하는 한편, 기존의 분석 투자 자산을 최대한 활용하여 의사결정 프로세스에 구조, 반복성 및 적응성을 추가합니다.
• 분석 조직화. SAS의 데이터 관리 및 시각화, 기술 및 예측 분석, 데이터 및 텍스트 마이닝, 계량경제학 및 예측, 보고 및 비즈니스 인텔리전스 역량에 완벽하게 통합되는 최적화, 시뮬레이션 및 스케줄링 기법을 적용합니다.

• 수학적 최적화. 선형, 정수, 혼합 정수, 비선형 및 ２차 프로그래밍을 포함한 고도로 확장 가능한 수학적 기법과 제한된 자원을 최대한 활용할 수 있는 풍부한 최적화 모델링 언어를 사용하여 원하는 목표를 달성합니다.
  
• 개별적인 이벤트 시뮬레이션. 현실의 복잡한 시스템 행동을 모방하는 모델을 구축하여 이러한 행동을 이해하고 개선할 수 있을 뿐만 아니라, 시스템 성능을 관찰, 연구, 및 평가하여 대안 가능한 구성 및 시나리오를 찾아낼 수 있습니다.
  
• 프로젝트 및 리소스 스케줄링. 단일 통합 시스템을 통해 프로젝트 및 리소스 스케줄을 계획하고 관리하며 추적합니다. 비즈니스 테스크(Task) 및 리소스 스케줄을 생성하고 획득한 가치 관리 지표를 통해 실행을 추적합니다.

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