SAS^® Analytics for IoT

Fonctionnalités de SAS^® Analytics for IoT

Fonctions ETL évolutives simplifiées

Transforme automatiquement des champs clés et les charge dans le modèle de données basé sur les capteurs.
Permet de charger rapidement des données IoT, que vous ayez trois champs (ID du capteur, valeur et date-heure) ou même des centaines.
Inclut les attributs des capteurs et dispositifs, des hiérarchies, des mesures et des événements.
Permet l'intégration de champs additionnels et de données supplémentaires sur la qualité de la production avec vos données de capteurs grâce à des fonctionnalités ETL complètes.

Offre un modèle de données à base de capteurs évolutif et normalisé.
Stocke des données IoT complexes, hiérarchies et autres relations dès l'installation.
Organise de gros volumes de données IoT diverses et variées, pour des analyses efficaces.
Fournit une version unique des données aux différents utilisateurs de l'entreprise.

Permet aux utilisateurs sans compétences techniques de sélectionner rapidement des données à des fins d’analyse, sans connaître la technologie et la structure de données sous-jacentes.
Permet aux utilisateurs d'accéder aux variables et attributs disponibles avec leur propre terminologie professionnelle.
Utilise des filtres intelligents, des fenêtres de dates prédéfinies et d’autres raccourcis pour optimiser les performances et limiter les erreurs.
Répond aux besoins de chaque utilisateur en lui permettant de sélectionner des données pour n'importe quelle combinaison d'appareils, de capteurs, de mesures et d'événements.
Permet d'enregistrer, de copier, de réutiliser et de partager des sélections de données à l'échelle de l'entreprise.

Permet aux utilisateurs de préparer et transformer aisément les données à analyser dans SAS ou des outils tiers.
Convertit les données possédant un format de stockage efficace dans un format prêt pour analyse.
Interpole les valeurs manquantes des données.
Applique une périodicité fixe pour réduire la taille des données ou leur attribuer un format commun à l'ensemble des capteurs.
Permet aux utilisateurs d’ouvrir les données dans SAS Visual Analytics, SAS Visual Data Mining and Machine Learning et SAS Studio, ainsi que dans des applications tierces et open source.

Associe l'exploration des données et l'ingénierie des caractéristiques à des techniques modernes de statistique, de data mining et de machine learning dans un environnement de traitement in-memory unique et évolutif.
Permet aux utilisateurs d’analyser les données sans code grâce à une interface interactive de type drag-and-drop.
Permet d'utiliser des modèles types (basiques, intermédiaires ou avancés) pour prendre rapidement en main les fonctionnalités de machine learning.
Applique différents algorithmes de machine learning : arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, réseaux de neurones, machines à vecteurs de support, machines de factorisation, etc.
Compare les résultats de plusieurs algorithmes de machine learning avec des tests standardisés pour identifier automatiquement les modèles champion.

Analyse et filtre les flux de données (données en mouvement) en temps réel.
Permet de créer, déployer et gérer des modèles d'analytique avancée exécutés sur des flux de données.
Procède au scoring des données en temps réel et applique des modèles de machine learning associant scoring et entraînement.
Réduit le traitement en aval en nettoyant, uniformisant et filtrant les données diffusées en direct avant qu'elles soient stockées.

Permet aux systèmes externes d'avoir accès aux données de manière à optimiser les investissements IoT à tous les niveaux de l'entreprise.
Permet d'intégrer des solutions SAS ou tierces dans votre écosystème IoT.
Remplit automatiquement des tableaux de bord et rapports externes avec les données ou listes de sélections de données les plus récentes.