SAS® Business Analytics Features

Data access

  • Provides access to data from more than 60 data sources, including relational and nonrelational databases, PC files, Hadoop, Amazon Redshift and data warehouse appliances with a single SAS Business Analytics license.
  • Provides direct, secure data access with native interfaces and integration standards.
  • Supports business decisions with complete, consistent, up-to-date and accurate data.

View more data access features

Seamless, transparent data access 

  • Broad access to data through an intuitive interface, regardless of where it’s stored.
  • Support for a wide range of databases and platforms, including big data databases, relational stores, data warehouses, mainframe sources and PC files.
  • Easy integration with popular platforms without detailed knowledge of the database or SQL.
  • Option of working in SAS or SQL with automatic generation of the appropriate SQL statements, passed through to the database for execution.
  • Support for integration standards outside of the dedicated SAS/ACCESS module, including SAS/ACCESS Interface to ODBC, SAS/ACCESS Interface to JDBC and SAS/ACCESS Interface to OLE DB.
  • Ability to execute procedural language, complementing SQL-based statement logic.
  • High level of security with native database security mechanisms.
  • Option to import or export data from a PC file to a SAS data set, as well as the ability to read and write directly to PC files.
  • DBMS metadata can be accurately maintained within the SAS Metadata Repository for metadata reuse.

Flexible query language support 

  • Seamlessly access data with minimal knowledge of the data or the SQL required to surface it.
  • Take more control by using your own customer SQL statements to modify or maintain automatically generated SQL.
  • Map SAS specific statements or functions to database-specific statements or functions and process SQL statements directly inside the database for optimal performance.
  • Enlist a SAS extension to process the appropriate query logic using the SAS or database engine.

Performance tuning options 

  • Take advantage of a multithreaded read interface, as well as threaded kernel technology and native APIs to Oracle, DB2 Spark and Teradata.
  • Enable federated views through optimized read and write, including buffering, compression, threading, chunking, and sort and join performance.
  • Join processing is automatically pushed into the database.
  • Boost performance with temporary table support.
  • Work effortlessly with seamless interfaces to loaders and utilities without an in-depth understanding of each loader.
  • Use PROC TRANSPOSE pushdown capability for Teradata and Hadoop.
  • Use PROC pushdown capability for Amazon Redshift, Postgres, Microsoft SQL Server and metadata integration.
  • Maintain DBMS metadata within the SAS metadata repository, and reuse data jobs.
  • Use jobs across a variety of SAS solutions, including SAS® Enterprise Guide® and SAS Data Management.
  • Use native storage options, including support for temporary tables, materialized views and partitioned tables.
  • Make use of native database types that translate the source database to the appropriate SAS data type.
  • Increase database performance with processor threads, placing data into a memory buffer between reads.
  • National language support.

Optimization features for better performance

  • Use pipeline read to increase database read performance by up to 30 percent via a processor thread that reads data from a database and places it into a memory buffer. Pipeline read is available in SAS/ACCESS Interface to DB2 (non-z/OS), SAS/ACCESS Interface to Greenplum, SAS/ACCESS Interface to Oracle and SAS/ACCESS Interface to Teradata.
  • Improve efficiency with native storage options, including temporary tables, materialized views and partitioned tables.
  • Speed processing with native database types, which are automatically translated to the appropriate SAS data type.

SAS/ACCESS® for databases

  • SAS/ACCESS interfaces to relational databases and database appliances include:
    • Amazon Aurora (MySQL engine)
    • Amazon Aurora (Postgres engine)
    • Amazon RDS MariaDB
    • Amazon RDS Microsoft SQL Server
    • Amazon RDS MySQL
    • Amazon RDS Oracle
    • Amazon RDS PostgreSQL
    • Amazon Redshift 
    • Aster Data
    • Azure Database for MySQL
    • Azure Database for PostgreSQL
    • DB2
    • Google BigQuery
    • Google Cloud Platform Cloud SQL for PostgreSQL
    • Google Cloud Platform Cloud SQL MySQL
    • Greenplum
    • Hive
    • IBM Integrated Analytics System (IIAS)
    • Informix
    • JDBC
    • MariaDB
    • MemSQL
    • Microsoft Azure SQL Database
    • Microsoft Azure SQL Database managed instance
    • Microsoft SQL Server
    • MySQL
    • Netezza
    • ODBC
    • OLE DB 
    • Oracle
    • Oracle Cloud Platform Oracle
    • PostgreSQL
    • SAP ASE
    • SAP HANA
    • SAP IQ
    • SAP R3
    • Snowflake
    • Teradata
    • Teradata Database on Amazon Web Services
    • Teradata Database on Microsoft Azure
    • Teradata Database on VMware
    • Vertica

SAS/ACCESS® for mainframes

  • Supported mainframe sources include:
    • SAS/ACCESS® Interface to ADABAS
    • SAS/ACCESS® Interface to CA IDMS
    • SAS/ACCESS® Interface to DATACOM/DB
    • SAS/ACCESS® Interface to IMS-DL/I

SAS/ACCESS® for distributed file systems

  • SAS/ACCESS® Interface to Hadoop
  • Amazon EMR
  • Cloudera Distribution of Hadoop
  • Hortonworks Data Platform
  • MapR
  • Microsoft Azure HDInsight

SAS/ACCESS® Interface to PC Files

  • SAS/ACCESS® Interface to PC Files includes access to:
    • DBF
    • DIF (Unix)
    • SX
    • WK1
    • WK3
    • WK4
    • XL
    • XLS (Windows)

SAS/ACCESS® for nonrelational sources

  • SAS/ACCESS® Interface to MongoDB
  • SAS/ACCESS® Interface to the PI System
  • SAS/ACCESS® Interface to Salesforce

Self-service data preparation

  • Provides an interactive, self-service, easy-to-use interface for profiling, cleansing and blending data using a GUI.
  • Enables full integration with your analytics pipeline.
  • Provides access to data lineage with network diagrams.
  • Enables you to reuse, schedule and monitor jobs.

View more self-service data preparation features

Data & metadata access

  • Use any authorized internal source, accessible external data sources and data held in-memory in SAS Viya.
    • View a sample of a table or file loaded in the in-memory engine of SAS Viya, or from data sources registered with SAS/ACCESS, to visualize the data you want to work with.
    • Quickly create connections to and between external data sources.
    • Access physical metadata information like column names, data types, encoding, column count and row count to gain further insight into the data.
  • Data sources and types include:
    • Amazon S3.
    • Amazon Redshift.
    • DNFS, HDFS, PATH-based files (CSV, SAS, Excel, delimited).
    • DB2.
    • Hive.
    • Impala.
    • SAS® LASR.
    • ODBC.
    • Oracle.
    • Postgres.
    • Teradata.
    • Feeds from Twitter, YouTube, Facebook, Google Analytics, Google Drive, Esri and local files.
    • SAS® Cloud Analytic Services (CAS).

Data provisioning 

  • Parallel load data from desired data sources into memory simply by selecting them – no need to write code or have experience with an ETL tool. (Data cannot be sent back to the following data sources: Twitter, YouTube, Facebook, Google Analytics, Esri; it can only be sourced form these sites).
    • Reduce the amount of data being copied by performing row filtering or column filtering before the data is provisioned.
    • Retain big data in situ, and push processing to the source system by including SAS In-Database optional add-ons.

    Guided, interactive data preparation

    • Transform, blend, shape, cleanse and standardize data in an interactive, visual environment that guides you through data preparation processes.
    • Easily understand how a transformation affected results, getting visual feedback in near-real-time through the distributed, in-memory processing of SAS Viya.

    Machine learning & AI suggestions

    • Take advantage of AI and machine learning to scan data and make intelligent transformation suggestions.
    • Accept suggestions and complete transformations at the click of a button. No advanced or complex coding required.
    • Automated suggestions include:
      • Casing.
      • Gender analysis.
      • Match code.
      • Parse.
      • Standardization.
      • Missing value imputation for numeric variables.
      • One hot encoding.
      • Remove column.
      • Whitespace trimming.
      • Convert column data type.
      • Center and scale.
      • Dedupe.
      • Unique ID creation.
      • Column removal for sparse data.

    Column-based transformations

    • Use column-based transformations to standardize, remediate and shape data without doing configurations. You can:
      • Change case.
      • Convert column.
      • Rename.
      • Remove.
      • Split.
      • Trim whitespace.
      • Custom calculation.
    • Support for wide tables allows for the saving of data plans for quick data preparation jobs.

    Row-based transformations

    • Use row-based transformations to filter and shape data.
    • Create analytical-based tables using the transpose transformation to prepare the data for analytics and reporting tasks.
    • Create simple or complex filters to remove unnecessary data.

    Code-based transformations

    • Write custom code to transform, shape, blend, remediate and standardize data.
    • Write simple expressions to create calculated columns, write advanced code or reuse code snippets for greater transformational flexibility.
    • Import custom code defined by others, sharing best practices and collaborative productivity.

    Multiple-input-based transformations

    • Use multiple-input-based transformations to blend and shape data.
    • Blend or shape one or more sets of data together using the guided interface – there’s no requirement to know SQL or SAS. You can:
      • Append data.
      • Join data.
      • Transpose data.

    Data profiling

    • Profile data to generate column-based and table-based basic and advanced profile metrics.
    • Use the table-level profile metrics to uncover data quality issues and get further insight into the data itself.
    • Drill into each column for column-level profile metrics and to see visual graphs of pattern distribution and frequency distribution results that help uncover hidden insights.
    • Use a variety of data types/sources (listed previously). To profile data from Twitter, Facebook, Google Analytics or YouTube, you must first explicitly import the data into the SAS Viya in-memory environment.

    Data quality processing

    (SAS® Data Quality in SAS® Viya® is included in SAS Data Preparation)

    Data cleansing

    • Use locale- and context-specific parsing and field extraction definitions to reshape data and uncover additional insights.
    • Use the extraction transformation to identify and extract contact information (e.g., name, gender, field, pattern, identify, email and phone number) in a specified column.
    • Use parsing when data in a specified column needs to be tokenized into substrings (e.g., a full name tokenized into prefix, given name, middle name and family name).
    • Derive unique identifiers from match codes that link disparate data sources.
    • Standardize data with locale- and context-specific definitions to transform data into a common format, like casing.

    Identity definition

    • Analyze column data using locale-specific rules to determine gender or context.
    • Use identification analysis to analyze the data and determine its context, which is particularly valuable if the data or source of data is unfamiliar.
    • Use gender analysis to determine the gender of a name using locale-specific rules so the data can be easily filtered or segmented.
    • Create a unique ID for each row with unique ID generator.
    • Identify the subject data in each column with identification analysis.
    • Identify, find and sort data by tagging data with columns and tables.

    Data matching

    • Determine matching records based upon locale- and context-specific definitions.
    • Easily identify matching records using more than 25 context-specific rules such as date, address, name, email, etc.
    • Use the results of the match code transformation to remove duplicates, perform a fuzzy search or a fuzzy join.
    • Find like records and logically group together.

    System & job monitoring

    • Use integrated monitoring capabilities for system- and job-level processes.
    • Gain insight into how many processes are running, how long they’re taking and who is running them.
    • Easily filter through all system jobs based on job status (running, successful, failed, pending and cancelled).
    • Access job error logs to help with root-cause analysis and troubleshooting. (Note: Monitoring is available using SAS Environment Manager and the job monitor application.)

    Data import & data preparation job scheduling

    • Create a data import job from automatically generated code to perform a data refresh using the integrated scheduler.
    • Schedule data explorer imports as jobs so they will become an automatic, repeatable process.
    • Specify a time, date, frequency and/or interval for the jobs.

    Data lineage

    • Explore relationships between accessible data sources, data objects and jobs.
    • Use the relationship graph to visually show the relationships that exist between objects, making it easier to understand the origin of data and trace its processing.
    • Create multiple views with different tabs, and save the organization of those views.

    Plan templates & project collaboration

    • Use data preparation plans (templates), which consist of a set of transformation rules that get applied to one or more sources of data, to improve productivity (spend less time preparing data).
    • Reuse the templates by applying them to different sets of data to ensure that data is transformed consistently to adhere to enterprise data standards and policies.
    • Rely on team-based collaboration through a project hub used with SAS Viya projects. The project’s activity feed shows who did what and when, and can be used to communicate with other team members.

    Batch text analysis

    • Quickly extract contents of documents, and perform text identification and extraction.

    Cloud data exchange

    • Securely copy data from on-site repositories to a cloud-based SAS Viya instance running in a private or public cloud for use in SAS Viya applications – as well as sending data back to on-site locations.
    • Preprocess data locally, which reduces the amount of data that needs to be moved to remote locations.
    • Use a Command Line Input (CLI) interface for administration and control.
    • Securely and responsibly negotiates your on-site firewall.  

    Visual data exploration & insights deployment

    • Provides an integrated environment for self-service data discovery, reporting and world class analytics.
    • Delivers easy-to-use predictive analytics with “smart algorithms.”
    • Enables data exploration and information sharing via email, web browser, Microsoft Office or mobile devices.
    • Provides web-based administration, monitoring and governance of a single platform.

    View more data exploration & insights deployment features


    • Импорт данных из различных источников: базы данных, электронные таблицы Hadoop, Excel, социальные сети и т. д.
    • Перетаскивайте файл Excel, набор данных CSV или SAS в свое рабочее пространство и быстро приступайте к созданию отчетов или панелей мониторинга.
    • Используйте стандартные функции качества данных, такие как изменение регистра; конвертируйте, переименовывайте, удаляйте и разбивайте столбцы; создавайте вычисляемые столбцы и преобразования, используя пользовательский код.
    • Подготовьте данные с помощью функций добавления, объединения, фильтрации и транспонирования.
    • Используйте повторно, планируйте и мониторьте задания.
    • Просматривайте линии с сетевыми диаграммами.
    • Просматривайте описательную статистику о мерах оперативно, чтобы увидеть характеристики ваших данных.
    • Создайте рассчитанные, агрегированные или производные элементы данных.
    • Создавайте развертываемые иерархии в режиме самообслуживания без необходимости заранее определять пути пользователя.


    • Интерактивное обнаружение данных позволяет бизнес-пользователям и аналитикам легко определять отношения, тенденции, выбросы и т. д.
    • Точные и адаптивные возможности макета. Вы можете складывать или группировать предметы и многое другое.
    • Включены различные графические объекты или диаграммы:
      • Бар.
      • Сектор.
      • Кольцевая диаграмма.
      • Линия.
      • Разброс данных.
      • Тепловая карта.
      • Круг.
      • Анимированный круг.
      • Древовидная карта.
      • Точка.
      • Игла.
      • Числовая серия.
      • План-график.
      • Вектор.
      • Ключевая ценность инфографики.
      • И многое другое с гибкими возможностями построения графиков.
    • Добавьте контент из Интернета (например, видео YouTube, веб-приложения) и изображения (например, логотипы) в свой отчет.
    • Пользовательская сортировка позволяет ранжировать элементы данных категории заказа в таблице или графике по характеристикам (например, товары, клиенты). Характеристики, которые наиболее важны для вашей организации, будут отображаться первыми.
    • Фильтрация одним щелчком (например, односторонний, двунаправленный) и связанные варианты выбора позволят вам тратить меньше времени на ручную привязку контента (например, визуализации, отчетов).
    • Текстовые объекты включают текст на основе данных или сгенерированный системой для соответствующего контекста.
    • Синхронизируйте выбор и фильтры по визуализациям в отчете или на панели мониторинга.
    • Свяжите различные отчеты (например, отчет о продажах с отчетом об инвентаризации).
    • Получатели отчетов могут изменять параметры вычислений и правила отображения, используя элементы управления, фильтры и т. д., чтобы просмотреть наиболее актуальную для них информацию.
    • Получатели отчетов могут переключать измерения и менять тип диаграммы и форматирование мгновенно, что позволяет им быстро принимать важные бизнес-решения.
    • Установите частоту обновления для отдельных объектов, страниц или всего отчета.
    • Аналитические визуализации включают в себя:
      • Блочная диаграмма.
      • Тепловая карта.
      • Анимированная пузырьковая диаграмма.
      • Диаграмма сети.
      • Корреляционная матрица.
      • Прогнозирование.
      • График параллельных координат.
      • Древо решений.
      • И многое другое с гибкими возможностями построения графиков.
    • Просмотр географических карт позволяет быстро получить представление о геопространственных данных, в том числе о времени проезда и расстоянии до места назначения. Демографические данные обогащаются благодаря интеграции с Исследовательским институтом геоинформационных систем ESRI.
    • Сетевые диаграммы позволяют отображать сети на карте.
    • Добавьте свои собственные интерактивные визуализации (например, графики D3.js, визуализации C3 или диаграммы Google) в SAS Visual Analytics, чтобы все они управлялись одними и теми же данными.
    • Визуализация значения ключа позволяет отображать важные метрики (числовые или категориальные значения) в стиле инфографики для быстрого ознакомления.
    • Визуализация ключевых значений позволяет отобразить важные метрики (числовые или категориальные значения) в инфографическом стиле для быстрого обращения.
    • Добавьте визуализации ячеек, такие как столбцы и тепловые карты, в свои таблицы, чтобы быстро определить проблемные точки и увидеть тенденции в ваших данных.
    • Создание прогнозов в процессе работы с включенными доверительными интервалами.
    • Наиболее подходящая модель прогнозирования выбирается автоматически после запуска нескольких моделей с данными.
    • Анализ сценариев позволяет увидеть, как изменения различных переменных повлияют на прогнозы.
    • Поиск цели позволяет вам указать целевое значение для вашего прогноза, а затем определить значения базовых факторов, которые потребуются для достижения целевого значения.
    • Дерево решений графически отображает вероятные результаты.
    • Пользовательское бинирование перемещает непрерывные данные в небольшое число групп для лучшей интерпретации и представления результатов.
    • Функции анализа текста позволяют автоматически находить темы и понимать настроения из текстовых источников, включая Facebook, Twitter, Google Analytics, комментарии YouTube и многое другое.
    • Восстановление отчетов, которые вы редактируете, когда ваша сессия неожиданно заканчивается. Отчеты автоматически сохраняются каждые пять секунд после внесения изменений.
    • Продолжайте с того места, где вы остановились на предыдущей сессии на всех ваших устройствах.

    Расширенная аналитика

    • Autocharting автоматически выбирает график, наиболее подходящий для отображения выбранных данных.
    • Автоматическое объяснение определяет, какие переменные влияют на результат, и предоставляет простое объяснение на естественном языке, которое легко понять.
    • Автоматическое объяснение позволяет быстро обнаруживать и выделять закономерности и выбросы в ваших данных.
    • Автоматическое объяснение определяет ключевое различие между верхним и нижним случаями в данных. Например, что лучше всего отличает случаи с наименьшим и наибольшим риском?
    • Шаги, предпринятые для автоматического объяснения ваших данных, отображаются для прозрачности.
    • Используйте автоматическое объяснение, чтобы определить интересные группы на основе выбранных вами факторов.
    • Автоматически создает интерактивную аналитическую историю на основе всех ваших данных, готовых к публикации.
    • Предлагаемая информация, автоматически полученная из ваших данных, позволяет быстро создавать информативные отчеты и информационные панели.
    • Связанные показатели выделены в списке показателей, чтобы пользователи могли быстро определить потенциальные взаимодействия.

    Делиться и сотрудничать

    • Повторное использование и совместное использование модификаций отчета, таких как фильтры, вычисления, иерархии и форматирование элементов отчета.
    • Совместная работа на мобильных устройствах и в Интернете путем добавления комментариев к отчету.
    • Создайте оповещения для получателей отчета, чтобы подписчики получали уведомление по электронной почте или в текстовом сообщении при соблюдении порогового условия.
    • Распространяйте отчеты в формате PDF или по электронной почте безопасным способом. Распространяйте отчеты один раз или через определенные промежутки времени, например, ежедневно, еженедельно или ежемесячно.
    • Воспроизводимые информационные панели позволяют переводить отчет в режим слайд-шоу.
    • Администраторы могут настроить поддержку гостевого доступа для просмотра отчетов или визуализации.
    • Гостевые пользователи могут просматривать идеи, которые доступны для общественности.
    • Пользователи могут видеть, организовывать и сотрудничать в своей работе с помощью SAS Drive:
      • Пользователи могут добавлять в избранное, делиться, просматривать и отмечать свой контент из одного места.
      • Создавайте проекты, которые совместно используют данные, контент и другие ресурсы с участниками проекта.

    Приложения SAS ® Visual Analytics

    • Получить бесплатно:
      • Магазин приложений для iOS iPhone и iPad.
      • Google Play для телефонов и планшетов Android.
      • Магазин Microsoft для устройств Windows 10.
    • Приложение позволяет вам подключаться и взаимодействовать с вашими отчетами SAS Visual Analytics и инструментальными панелями, используя жесты, присущие вашим устройствам.
    • Взаимодействуйте с приложением SAS Visual Analytics для iOS с помощью голосовых команд.
    • Отчеты, созданные в SAS Visual Analytics, можно просматривать где угодно.
    • Получите безопасный доступ к контенту на мобильных устройствах, как онлайн, так и офлайн.
    • Аннотируйте, комментируйте, делитесь и отправляйте отчеты по электронной почте другим для расширения сотрудничества.
    • Снимки экрана могут быть запечатлены, а комментарии - переданы другим.
    • Уведомления предупреждают бизнес-пользователей об обновлении отчета, изменении данных или обновлении приложения.

    Встроенные идеи

    • Создайте свои собственные мобильные приложения, используя SAS SDK для iOS и SAS SDK для Android, чтобы создавать встроенные идеи:
      • Персонализируйте свое мобильное приложение с помощью встроенного контента SAS Visual Analytics, фирменного логотипа и названия по вашему выбору.
      • Предварительно настройте мобильное приложение для подключения к серверам SAS и подписки на указанные отчеты.
      • Разрабатывайте полностью настраиваемые мобильные приложения, которые встраивают контент SAS Visual Analytics (например, GatherIQ).
      • Управляйте мобильными приложениями и данными и защищайте их, интегрируя их со службой управления мобильными устройствами (через новые API).
    • Встраивайте полные отчеты или отдельные объекты на веб-сайты и в веб-приложения с помощью SAS Visual Analytics SDK:
      • Объедините идеи из нескольких отчетов в одном месте.
      • Выбор пользователя во встроенном объекте SAS Visual Analytics может управлять другими элементами в любом месте веб-страницы.

    Аналитика местоположения

    • Географические карты активируются через Esri ArcGIS Online или OpenStreetMap.
    • Вы можете наносить лассо-данные на географические карты, чтобы выбрать конкретные данные для дальнейшего анализа.
    • Географические карты позволяют легко визуализировать отклонения измерений по географическому району.
    • Доступ ко всем базовым картам и геоисследованиям Esri предоставляется через Esri ArcGIS Online без дополнительной оплаты.
    • Пользовательские многоугольники (например, территории продаж, избирательные участки, планы этажей, схемы рассадки) позволят вам увидеть мир так, как этого требует ваш бизнес. Эти полигоны можно анимировать, чтобы показать, как ключевые показатели меняются со временем.
    • Кластеризация географических точек упрощает визуализацию больших объемов данных о местоположении и определение областей интереса. Получите больше или меньше деталей на разных уровнях масштабирования.
    • Добавьте булавки к карте, чтобы отметить на ней интересные места и сведения.
    • С лицензией Esri ArcGIS Online вы можете дополнить свои данные демографическими данными Исследовательского института геоинформационных систем ESRI:
      • Начните с булавки и выберите область, которую можно проехать, исходя из расстояния или предусмотренного времени в пути.
      • Создавайте маршруты движения между точками.
      • Поймите, как местоположение влияет на результаты, геокодируя свои данные, добавляя столбцы широты и долготы к вашим данным на основе информации о местоположении в ваших данных (страна, штат, почтовый индекс, город, улица).

    Безопасность и администрирование

    • SAS Environment Manager обеспечивает простое в использовании централизованное веб-администрирование и мониторинг среды BI и аналитики, включая пользователей, данные, контент, серверы, службы и безопасность.
    • Аутентификация пользователей и авторизация контента поддерживают управление.
    • Безопасность на уровне объектов (папки, отчеты и т. Д.) И безопасность данных (на уровне таблиц и строк) поддерживают управление.
    • Полная интеграция с каталогами фирменного стиля, такими как LDAP.
    • Возможности приложений с отображением правил для пользователей и групп поддерживают управление.
    • Белый или черный список мобильных устройств для определения авторизации приложений SAS Visual Analytics.
    • Приборная панель в режиме реального времени для мониторинга работоспособности системы и ключевых видов деятельности.
    • Добавление и удаление узлов распределенной обработки.
    • Скриптовые API выполняют административные задачи пакетно, включая управление безопасностью, библиотеками, группами пользователей и конфигурациями.
    • Настраиваемые отчеты по мониторингу и производительности.
    • Экологическое исследование журнала, планирование работы и мониторинг.

    Движок оперативной памяти SAS ® Viya ®

    • CAS (SAS Cloud Analytic Services) выполняет обработку в памяти и распределяет обработку по узлам в кластере.
    • Пользовательские запросы (выраженные на процедурном языке) переводятся в действия с параметрами, необходимыми для обработки в распределенной среде. Набор результатов и сообщения передаются обратно в процедуру для дальнейших действий пользователем.
    • Данные управляются блоками и могут быть загружены в память и по запросу.
    • Если таблицы превышают объем памяти, сервер кэширует блоки на диске. Данные и промежуточные результаты хранятся в памяти столько времени, сколько требуется, для разных заданий и пользователей.
    • Включает высокоэффективную связь между узлами. Алгоритм определяет оптимальное количество узлов для данной работы.
    • Коммуникационный уровень поддерживает отказоустойчивость и позволяет удалять или добавлять узлы с сервера во время его работы. Все компоненты могут быть реплицированы для обеспечения высокой доступности.
    • Поддержка устаревшего кода SAS и прямая совместимость с клиентами SAS 9.4M5.
    • Поддерживает многопользовательское развертывание, что позволяет совместно используемому программному стеку защищать изолированных пользователей.

    Гибкость развертывания

    • Развертывания на месте:
      • Одномашинный сервер для поддержки потребностей малых и средних компаний.
      • Распределенный сервер для удовлетворения растущих данных, увеличения рабочих нагрузок и требований к масштабируемости.
    • Облачные развертывания:
      • Корпоративный хостинг.
      • Частная или публичная облачная инфраструктура (например, BYOL в Amazon).
      • Управляемое программное обеспечение SAS как услуга (SaaS).
      • Платформа Cloud Foundry как услуга (PaaS) для поддержки нескольких облачных провайдеров.

    Approachable analytics

    • Provides access to advanced analytic capabilities without coding, including:                                        
      • Correlations.
      • Forecasting.
      • Scenario analysis.
      • Decision trees.
      • Text analysis.
      • Automated goal seeking (an advanced SAS Forecasting feature).

    Back to Top