操作化分析

单独的数据并不能推动企业发展。但决策可以。

加快数据到影响的速度

每一天的决策都会对业务产生影响。分析驱动的决策往往更加明智,将分析纳入决策过程可以使您每次都做出最佳选择 —— 即使每天做出成千上万的选择。这需要大规模采用操作化分析 —— SAS 能够帮助您克服最终难题,从数据科学中获取价值。

DID YOU KNOW?

许多企业都建立了强大的分析模型,但大多数都没有看到曙光,因为他们难以坚持到最后,实现这些模型的可操作化。

<50%

低于 50% 的最佳模型得以部署

90%

90% 的模型需要三个多月部署

44%

44% 的模型需要 7 个多月投入生产。

操作化分析

挑战

由于分析、IT 和业务之间缺乏结构化的资源协调流程,企业往往难以进行操作化分析。

  • 人工处理限制可扩展性。
  • 模型性能无法自动监控。
  • 在生产中必须手动重新创建数据功能。
  • 缺乏整合技术,导致发现与部署无法衔接。
  • 模型必须用另一种语言手动重新编码才能部署。
  • 模型过于复杂,无法大规模执行。
  • 尽管性能下降,但很少进行模型再训练。
  • 缺乏治理和文档记录导致返工。

为什么进行操作化分析?

通过解决分析的最后难题,更快获得更大业务价值。

操作化分析概览图

虽然企业多年来一直在为分析计划投入资金,但很少有人能看到回报,因为他们在最后关头陷入困境,致使模型无法投入生产。为实现大规模数据驱动决策,分析生命周期必须具有高度可操作性,并与决策过程相结合。SAS 能够帮助您打破这个循环,解决最终难题,从分析投资中获得实际价值。

使用左右箭头滚动演示文稿

操作化分析
使用 ModelOps 加快分析生命周期

分析生命周期图

加速和扩展分析生命周期需要 IT 和分析团队通过 ModelOps 方法开展合作,类似于 DevOps 在应用程序开发中促进协作那样。使用 ModelOps 方法进行分析,您可以平稳、高效、持续地开发和部署分析模型。SAS 能够帮助您建立并启用 ModelOps 文化,解决最终难题,从分析投资中获得实际价值。

操作化分析

操作化分析 —— 发现图

模型开发

在分析生命周期的数据和发现阶段显示的洞察揭示了潜在的价值,但是必须将这些洞察付诸行动,才能确保不仅实现价值,而且价值可重复且可扩展。

SAS 如何提供帮助

数据

SAS 使您可以访问可信来源的几乎所有数据,并使其符合隐私和安全标准。

模型建立

使用 SAS 或您偏好的开放式源语言建立模型,牢记部署方案,以免返工。

操作化分析

操作化分析 —— 模型部署

模型部署

模型部署是操作化分析中最容易被低估的其中一个阶段。如果您拥有支持和促进模型部署的工具和进程 —— 那么您在时间、数据、技术和流程方面的投资回报率可以成倍增长。SAS 可以帮助您更快将模型应用于生产。模型一旦投入生产,随着时间推移,它们将开始失效或给出错误的建议。SAS 可以帮助您持续自动监控模型,并在模型性能降低时对其进行重新训练。

SAS 如何提供帮助

快捷方便的模型部署

SAS 平台帮助您将模型快速部署到任何环境中,使用自动化来提高速度和灵活性。SAS 还可以为您节省大量时间,使您能够一次性建立模型,然后在任何地方进行部署,而无需额外的测试周期。

模型治理

SAS 通过内置的模型治理来加快模型部署,无论您使用哪种语言来构建模型。追溯功能可跟踪模型和数据更改,确保符合内部分析过程。

模型监控与改进

从创建到使用再到退役,SAS 平台可以一直跟踪模型。随着时间的推移,模型会被自动监控,以确保它们继续按预期执行,无论它们是用什么语言创建的。

操作化分析

操作化分析 —— 决策阶段图

决策

将模型部署到生产并非结局。SAS 帮助您将分析生命周期与决策流程相结合,以便您克服最终难题 —— 每次都能在正确时间做出以分析为驱动的正确决策,从而创造切实的业务价值。

SAS 如何提供帮助

决策管理

SAS 借助决策测试、变更管理、审核和验证功能,通过对所有决策流、业务规则和单个决策组件进行规则触发分析和完整版本控制,帮助您设计、管理和治理决策。

业务规则和分析模型执行

轻松将来自多个团队和系统的所有必需的业务流程、数据集、规则和分析模型组合到一个决策引擎中。

大容量交互自动化

SAS 支持您自动执行大容量交互,每秒接收数百万个事件,同时每秒提供 5000 多个实时交互决策,每个事务响应时间不超过 10 毫秒。

查看采用 SAS® 操作化分析的客户

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为什么使用 SAS 进行操作化分析?

扩展到企业范围

  • 使用同一个设计用于大规模稳定运行的高性能引擎运行并管理 SAS 和开源模型。
  • 使用可在任何地方部署的可移植代码,通过工作流自动执行流程。
  • 更快部署模型,增加分析投资回报。
  • 通过最佳/挑战者测试确定最佳模型,而不考虑语言。

监控模型有效性和衰减

  • 创建模型性能常规分析,持续监控模型运行状况。
  • 加速模型再训练,以保持最优性能。

集中进行分析资产管理

  • 控制整个企业内用户对数据和模型的访问。
  • 追踪模型历史 (例如,使用和性能) 以确保在业务操作中正确部署。

将分析纳入决策流程

  • 适应不断变化的市场条件和业务目标。
  • 以最快的速度实时执行,推动当前最佳决策。
  • 使用移动、边缘和静止数据扩展分析驱动决策。

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