SAS^® Analytics for IoT

Lista de características de SAS Analytics for IoT

ETL racionalizado y ampliable

Transforma y carga automáticamente los campos de datos clave en el modelo de datos basado en sensores.
Permite cargar rápidamente datos IoT, tanto si tiene tres campos (ID del sensor, valor y fecha-hora) como cientos.
Incluye atributos de sensores, atributos de dispositivos, jerarquías, medidas y eventos.
Permite la integración de datos de campo y de calidad de producción adicionales con los datos de sus sensores, utilizando funciones ETL completas.
Se conecta directamente a SAS Event Stream Processing para integrar información en tiempo real con registros históricos.

Proporciona un modelo de datos estandarizado y extensible basado en sensores.
Integra datos en tiempo real e históricos, jerarquías y otras relaciones desde el primer momento.
Organiza grandes volúmenes de datos IoT diversos para un análisis eficaz.
Proporciona una única versión de los datos para diversos usuarios de toda la organización.

Permite a los usuarios no técnicos seleccionar rápidamente los datos para su análisis sin necesidad de conocer la tecnología y la estructura de datos subyacentes.
Permite a los usuarios acceder a las variables y atributos disponibles en su propia terminología empresarial.
Utiliza filtros inteligentes, ventanas de fechas predefinidas y otros atajos para aumentar la eficacia y reducir los errores.
Responde a las necesidades individuales de los usuarios permitiéndoles seleccionar datos para cualquier combinación de dispositivos, sensores, medidas y eventos.
Permite guardar, copiar, reutilizar y compartir selecciones de datos en toda la organización.

Resume enormes volúmenes de datos de alta frecuencia para comprender dónde se están recopilando los datos y qué hay disponible para el análisis.  
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Reduce millones de registros de sensores y eventos a un tamaño manejable mientras mantiene las relaciones y el patrón dentro de los datos.
Visualiza datos IoT para ver relaciones de series temporales entre dispositivos, eventos y lecturas de sensores.

Permite a los usuarios preparar y transformar fácilmente los datos para su análisis en SAS o en herramientas de terceros.
Transpone los datos de un formato de almacenamiento eficiente a un formato listo para la analítica.
Interpola los valores que faltan en los datos.
Aplica una periodicidad fija para reducir el tamaño de los datos o homogeneizarlos entre sensores.
Permite a los usuarios abrir los datos en SAS Visual Analytics, SAS Visual Data Mining and Machine Learning y SAS Studio, así como en aplicaciones de terceros y de código abierto.

Combina la exploración de datos, la ingeniería de características y las modernas técnicas estadísticas, de minería de datos y de machine learning en un único entorno escalable de procesamiento en memoria.
Permite a los usuarios analizar datos sin escribir código, mediante una interfaz interactiva de arrastrar y soltar.
Utiliza plantillas de mejores prácticas (básicas, intermedias o avanzadas) para empezar rápidamente con las tareas de aprendizaje automático.
Aplica diversos algoritmos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, bosques aleatorios, gradient boosting, redes neuronales, máquinas de vectores soporte y máquinas de factorización.
Compara los resultados de múltiples algoritmos de aprendizaje automático con pruebas estandarizadas para identificar automáticamente los modelos campeones.

Analiza y filtra datos en flujo (datos en movimiento) en tiempo real.
Permite crear, implantar y gestionar modelos analíticos avanzados que se ejecutan en streaming de datos.
Puntúa los datos en tiempo real y aplica modelos de aprendizaje que combinan la puntuación y la formación.
Reduce el procesamiento posterior limpiando, normalizando y filtrando los datos de retransmisión en directo antes de almacenarlos.

Permite a los sistemas externos acceder a los datos de forma que se optimicen las inversiones en IoT en toda la empresa.
Permite integrar soluciones de SAS o de terceros en su ecosistema IoT.
Rellene automáticamente los cuadros de dashboard e informes externos con los datos o listas de selecciones de datos más recientes.