Create value from diverse IoT data and initiatives – at the edge, in the cloud or anywhere in between – as you advance toward the artificial intelligence of things (AIoT)

Искусственный интеллект и Машинное обучение

Углубленные аналитические решения со встроенным ИИ и машинным обучением позволяют анализировать различные структурированные и неструктурированные источники данных IoT. Выберите решение SAS с технологиями машинного обучения с открытым исходным кодом и высокочастотной аналитикой, чтобы понять потоковые данные и получить представление, с которым вы можете быстро принимать решения.

Lockheed Martin использует машинное обучение, чтобы усовершенствовать профилактическое обслуживание комплексного оборудования и обеспечить бесперебойную работу авиации на важные миссиях.

Streaming Analytics

Combining streaming data with advanced analytics and AI reveals patterns that empower real-time decisions. Advanced analytics and mathematical algorithms are developed using rich histories of stored data that can be encoded into data streams, enabling continuous scoring of streaming data.

Rogers Communications использует SAS для построения моделей, которые предсказывают, насколько вероятно, что клиенты будут рассказывать об услугах компании другим. В итоге компания использует эту информацию для правильного общения с правильными клиентами.

Big Data Management

Consume streaming big data as close to the edge as you need. Embedded data quality routines and text processing execution means big data is filtered and ready to consume. Prebuilt connectors and adapters let you write once and deploy anywhere – today and into the future.

American Honda

It used to take a staff member one week each month to aggregate and report warranty data in spreadsheets. Now American Honda populates those reports automatically, recovering a week of manpower to use on other projects.

Intelligent Edge

Powerful, optimized edge computing combined with machine learning enables high-volume throughput of millions of events per second, and low-latency response times. Distributed, in-memory grid processing running in commodity hardware environments can scale linearly as your data grows.

Rijkswaterstaat

Rijkswaterstaat moved from reactive to predictive infrastructure maintenance – with real-time insights on traffic, tunnels, bridges, floodgates and locks – using a modern AI, IoT and analytics platform powered by SAS Viya.