BI&BigData
  • Register
תנו לנו לייק וקבלו עדכונים ישירות לפיד

דירוג משתמשים: 0 / 5

Star inactiveStar inactiveStar inactiveStar inactiveStar inactive
 

על פי הדוח, "גרטנר מגדירה אנליטיקה מתקדמת כניתוח סוגים שונים של נתונים באמצעות שיטות כמותיות מתוחכמות (לדוגמא, סטטיטיקה, כריית מידע תיאורית וחיזוי, סימולציות ואופטימיזציה) להפקת תובנות ששיטות ה-BI המסורתי – כמו תחקור ודיווח – לא סביר שיגלו."

"אנו מאמינים ש-SAS מציעה את המגוון הרחב ביותר של פתרונות אנליטיקה מתקדמת", אומר ג'ים דייויס, סגן נשיא בכיר וסמנכ"ל שיווק ב-SAS העולמית. "לקוחות ממשיכים להשקיע ב-SAS כדי להשיג את היתרון התחרותי, להבין את לקוחותיהם, לנהל סיכונים, לזהות הונאות או להשיג מטרות אחרות."

היוזמות האחרונות של SAS בתחום האנליטיקה המתקדמת נותנות מענה לשתי מגמות נפוצות בקרב הלקוחות: הרצון לקרב את האנליטיקה אל הנתונים והעליה בביקוש לאנליטיקה מתקדמת שאינה דורשת מדעני נתונים מיומנים. בהתייחס למגמות הקודמות, SAS התאימה כמה ממוצריה לעיבוד Big Data על תשתית Hadoop, כולל SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics ו-SAS In-Memory Statistics for Hadoop. בעוד הביקוש למדעני נתונים עולה על ההיצע, ארגונים מחפשים כלים אנליטיים פשוטים למשתמש העסקי. כלים אלו של SAS, בעלי ממשק point-and-click וגרפיקה עשירה ביותר, נותנים מענה לצורך זה.

"לקוחותינו מעריכים את המגוון הרחב של היכולות האנליטיות ש-SAS מציעה, כמו גם את אמינותה של SAS, הידע שלה בתחום, התמיכה, הסקלביליות והתיעוד. תוכנת SAS תומכת לגמרי בתהליך קבלת החלטות מבוסס-נתונים. Big Data שימושי רק כאשר מופעלת עליו אנליטיקה מתקדמת", אמר דייויס.

האבולוציה של האנליטיקה

ארגונים מונחי-נתונים חייבים לעדכן את תשתיות האנליטיקה שלהם כדי להשיג יתרון תחרותי. SAS תומכת בארגונים כאלה באמצעות טכניקות אנליטיות מתקדמות המנצלות את כוחו של העיבוד בזיכרון (in-memory) להפקת תובנות שלמות יותר, מהירות יותר ומדוייקות יותר:

טכנולוגית Machine Learning נפוצה יותר ויותר בקרב מדעני נתונים. טכנולוגיה זו מציעה בניית מודל אוטומטית באמצעות אלגוריתמים איטרטיביים לשיפור יכולת החיזוי. מאז הטמיעה את אלגוריתם ה-machine learning הראשון שלה בשנת 1980, SAS מוסיפה טכניקות חדשות ומשופרות על בסיס שנתי.
למידה עמוקה (deep learning) מערבת רשתות נוירונים מתקדמות עם שכבות נסתרות רבות. היא כוללת מודלים בתחומים מתפתחים כגון דפוסים, תמונות וזיהוי פנים. SAS מספקת מערך מקיף של רשתות נוירונים לתמיכה ב-deep learning.
ניתוח טקסט חוקר נתונים לא מובְנים וממלא תפקיד מרכזי בניתוח big data. פונקציות מורכבות יותר, כגון החלת עיבוד שפה טבעית לחילוץ תובנות, דורשות אלגוריתמים מתקדמים של ניתוח טקסט, ש-SAS ממשיכה לחדש.
מסות של מודלים וניהול - בניה מהירה של אלפי מודלים לחיזוי בתהליך אוטומטי וניהולם בסביבה תפעולית בזמן-אמת. טכנולוגיה זו של אנליטיקה מתקדמת הופכת את החזון של שיווק אחד-על-אחד למציאות. SAS צפויה לספק יכולת זו במהלך 2015.

Sap

Oracle

Informatica

SAS

Microstrategy

IBM

Microsoft

Qlikview

Teradata

Webfocus

קליק אחד ואתם מחוברים. מהיר .קל .מאובטח.

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

SAS הוצבה במקום הגבוה ביותר בדוח ריבוע הקסם של גרטנר  - QR Code Friendly
Powered by QR Code Friendly

אירועים קרובים

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

הדף שלנו בפייסבוק

התחברות

חדש בישראל

כניסות למאמרים
6650992