SAS - лидер в квадранте Gartner по платформам углубленной аналитики
SAS признано лучшим ПО, способным решать задачи углубленной аналитики.
В отчете Gartner «2015 Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms» (http://www.gartner.com/technology/reprints.do?id=1-2A881DN&ct=150219&st=sb) SAS признано лучшим ПО, способным решать задачи углубленной аналитики.
Под углубленной аналитикой исследователи подразумевают возможность анализа данных любого типа с использованием сложных математических методов, в том числе алгоритмов интеллектуального анализа данных, моделирования и оптимизации. Углубленная аналитика, в отличие от традиционных инструментов бизнес-аналитики на основе запросов и отчетов, позволяет получить более глубокое понимание информации, выявить неочевидные связи между объектами анализа. Поставщики решений традиционно оценивались по таким параметрам, как широта функциональных возможностей и полнота видения.
Эксперты отмечают, что SAS обладает самым внушительным портфелем решений в отрасли, предлагая самый широкий диапазон доступных аналитических методов. Помимо широты функциональных возможностей, в отчете отмечается качество и эффективность аналитических решений SAS. «Отвечая на вопрос о том, почему они выбирают решения SAS, клиенты говорят о высокой производительности, масштабируемости и надежности предлагаемых компанией платформ», - говорится в отчете Gartner.
Сильными сторонами SAS, как поставщика решений для углубленной аналитики, исследователи называют также обширное и активное международное сообщество пользователей и высокое качество предлагаемого компанией обучения по своим продуктам.
«Инвестируя в решения SAS, наши клиенты получают конкурентные преимущества, получают возможность лучше понимать своих потребителей, эффективно управлять рисками, выявлять признаки мошенничества и достигать других целей», — сказал Джим Дэвис (Jim Davis), исполнительный вице-президент и директор по маркетингу SAS, подчеркнув, что компания долгие годы сохраняет лидерство на рынке инструментов для углубленной аналитики, поскольку постоянно повышает качество решений и реинвестирует в новые разработки и исследования около четверти своей выручки.
Новые инициативы SAS в области углубленной аналитики учитывают две ключевых тенденции рынка. Во-первых, усиливающееся стремление максимально сблизить инструменты аналитики и сами данные, а во-вторых, растущий спрос на мощные аналитические инструменты, которыми могли бы пользоваться даже те, кто не обладает специальной математической и технологической подготовкой. Работая в первом из выше означенных направлений, специалисты SAS перенесли некоторые решения, а именно SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics и SAS In-Memory Statistics for Hadoop, в инфраструктуру распределенной обработки больших данных Hadoop. Что касается второго направления, то стремление компаний внедрять инструменты аналитики для рядовых пользователей связано с дефицитом на рынке труда специалистов по обработке и анализу данных. В этой связи SAS развивает аналитические решения с интуитивно понятным графическим интерфейсом SAS Visual Analytics и SAS Visual Statistics.
Большие данные обретают смысл только с инструментами углубленной аналитики. Компании, заинтересованные в работе с большими данными, стремятся модернизировать свою аналитическую инфраструктуру, чтобы получить преимущество перед конкурентами. Учитывая эти потребности, компания SAS предлагает передовые аналитические алгоритмы на базе in-memory технологии, с помощью которых можно оперативно, полно и точно понять состояние дел. В частности, технология машинного обучения предполагает использование средств автоматизированного построения моделей на основе самообучающихся итерационных алгоритмов, повышающих точность прогнозирования. Первый алгоритм машинного обучения разработчики SAS реализовали в 1980-х годах, и с тех пор компания регулярно совершенствует эти алгоритмы. Для создания моделей в таких набирающих популярность областях, как анализ тенденций, распознавание изображений и лиц, в линейке SAS представлен полный набор технологий глубокого обучения – нейронных сетей со множеством скрытых слоев. Для анализа неструктурированных данных, играющих ключевую роль во многих инициативах, связанных с большими данными, применяются инструменты текстовой аналитики.
В настоящее время компания SAS заканчивает работу над технологиями массового моделирования и управления моделями, которые позволяют быстро, в автоматическом режиме строить тысячи прогнозных моделей и управлять ими в операционной среде, функционирующей в режиме реального времени. Такая передовая аналитика позволяет воплотить самые амбициозные концепции, включая 1-to-1 marketing. Компания SAS планирует выпустить эти технологии на рынок в 2015 году.
Под углубленной аналитикой исследователи подразумевают возможность анализа данных любого типа с использованием сложных математических методов, в том числе алгоритмов интеллектуального анализа данных, моделирования и оптимизации. Углубленная аналитика, в отличие от традиционных инструментов бизнес-аналитики на основе запросов и отчетов, позволяет получить более глубокое понимание информации, выявить неочевидные связи между объектами анализа. Поставщики решений традиционно оценивались по таким параметрам, как широта функциональных возможностей и полнота видения.
Эксперты отмечают, что SAS обладает самым внушительным портфелем решений в отрасли, предлагая самый широкий диапазон доступных аналитических методов. Помимо широты функциональных возможностей, в отчете отмечается качество и эффективность аналитических решений SAS. «Отвечая на вопрос о том, почему они выбирают решения SAS, клиенты говорят о высокой производительности, масштабируемости и надежности предлагаемых компанией платформ», - говорится в отчете Gartner.
Сильными сторонами SAS, как поставщика решений для углубленной аналитики, исследователи называют также обширное и активное международное сообщество пользователей и высокое качество предлагаемого компанией обучения по своим продуктам.
«Инвестируя в решения SAS, наши клиенты получают конкурентные преимущества, получают возможность лучше понимать своих потребителей, эффективно управлять рисками, выявлять признаки мошенничества и достигать других целей», — сказал Джим Дэвис (Jim Davis), исполнительный вице-президент и директор по маркетингу SAS, подчеркнув, что компания долгие годы сохраняет лидерство на рынке инструментов для углубленной аналитики, поскольку постоянно повышает качество решений и реинвестирует в новые разработки и исследования около четверти своей выручки.
Новые инициативы SAS в области углубленной аналитики учитывают две ключевых тенденции рынка. Во-первых, усиливающееся стремление максимально сблизить инструменты аналитики и сами данные, а во-вторых, растущий спрос на мощные аналитические инструменты, которыми могли бы пользоваться даже те, кто не обладает специальной математической и технологической подготовкой. Работая в первом из выше означенных направлений, специалисты SAS перенесли некоторые решения, а именно SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics и SAS In-Memory Statistics for Hadoop, в инфраструктуру распределенной обработки больших данных Hadoop. Что касается второго направления, то стремление компаний внедрять инструменты аналитики для рядовых пользователей связано с дефицитом на рынке труда специалистов по обработке и анализу данных. В этой связи SAS развивает аналитические решения с интуитивно понятным графическим интерфейсом SAS Visual Analytics и SAS Visual Statistics.
Большие данные обретают смысл только с инструментами углубленной аналитики. Компании, заинтересованные в работе с большими данными, стремятся модернизировать свою аналитическую инфраструктуру, чтобы получить преимущество перед конкурентами. Учитывая эти потребности, компания SAS предлагает передовые аналитические алгоритмы на базе in-memory технологии, с помощью которых можно оперативно, полно и точно понять состояние дел. В частности, технология машинного обучения предполагает использование средств автоматизированного построения моделей на основе самообучающихся итерационных алгоритмов, повышающих точность прогнозирования. Первый алгоритм машинного обучения разработчики SAS реализовали в 1980-х годах, и с тех пор компания регулярно совершенствует эти алгоритмы. Для создания моделей в таких набирающих популярность областях, как анализ тенденций, распознавание изображений и лиц, в линейке SAS представлен полный набор технологий глубокого обучения – нейронных сетей со множеством скрытых слоев. Для анализа неструктурированных данных, играющих ключевую роль во многих инициативах, связанных с большими данными, применяются инструменты текстовой аналитики.
В настоящее время компания SAS заканчивает работу над технологиями массового моделирования и управления моделями, которые позволяют быстро, в автоматическом режиме строить тысячи прогнозных моделей и управлять ими в операционной среде, функционирующей в режиме реального времени. Такая передовая аналитика позволяет воплотить самые амбициозные концепции, включая 1-to-1 marketing. Компания SAS планирует выпустить эти технологии на рынок в 2015 году.
Источник:
http://ewinx.ru/