SAS® In-Memory Statistics
ハイパフォーマンス・アナリティクスのための対話操作型プログラミング環境
今や、ビッグデータから即座に洞察を得ることは、不可能ではありません。超高速のインメモリ・アナリティクス環境と、データ準備、データ探索、モデリング、モデル展開を行う対話操作型の総合環境を整備すれば、正確な答えを即座に得ることができます。
利点
ビッグデータを深く探索し、正確な洞察を高速に獲得
有効性が実証された最先端の統計アルゴリズムや機械学習技術を駆使し、正確な答えを速やかに見つけることができます。複数のアナリティクス手法を用いて、ビッグデータを探索し、表面からは見えない洞察を掘り起こし、効果的かつ迅速な意思決定を行うことができます。
データ・サイエンティストの生産性が大幅に向上
高速なインメモリ・アナリティクス・プログラミング言語を用いて、複数ユーザーが同時に、かつインタラクティブにビッグデータを分析することが可能です。データ・サイエンティストは、データの準備、操作、変換、探索、モデル作成、アクセス、スコアリングの全てをひとつの環境内で実行できます。
拡張性の高い環境を最大限に活用
従来、データを準備、モデリング、スコアリングするには、異なるプログラミング言語や製品を組み合わせる必要がありました。そして、このようなソリューションの寄せ集めには拡張性もありませんでした。しかし、今は違います。データの準備や探索からモデルの構築と展開まで、SASのソリューションは豊富な実績があり、効果が検証済みで、正確な結果を出力し、お客様の本稼動環境に合わせて運用の規模を拡張できます。
データ処理における不要な工程を除去
SASのインメモリ・インフラストラクチャでは、コストのかさむデータ移動が不要となり、データは分析セッションの終了時までメモリ内に保持されます。これにより、データ処理の待ち時間が大幅に削減され、超高速での分析が実行可能となります。
スペシャル･コンテンツ
ビッグデータが重要な理由
Hadoopに膨大なデータを保管しても、その活用に膨大な手間がかかるのでは意味がありません。アプローチを考え直すときが来ています。このWebセミナーでは、Hadoopデータストアに埋もれている計り知れない可能性を掘り出し、他社に先駆けて活用する方法を紹介します。この方法では、分析のためにHadoopデータを移動する必要もありません。このWebセミナーの主な内容は、以下のとおりです。
- SAS AnalyticsのパワーをHadoop環境で活用する方法
- SAS In-Memory Statisticsの活用例
- 教師付き学習とレコメンデーション・システムのデモ
Cloudera社の主任技術者であるエリ・コリンズ（Eli Collins）氏が、データ・サイエンティスト向けのSASソリューションについて語ります。また、SASとのパートナーシップがHadoopのエコシステムにもたらすメリットにも触れています。
デモとスクリーンショット
特長
- 対話操作型のプログラミング：複数のユーザーが、WebブラウザベースのインターフェイスであるSAS® Studioを通じて、インタラクティブな操作で大量のデータを同時に分析できます。
- インメモリ・アナリティクス処理：分散型かつマルチスレッド対応の拡張性の高いインメモリ処理向けに最適化された超高速な分析計算により、リアルタイムの優れた意思決定を実現できます。
- データを一貫してインメモリ方式で処理：データが常にメモリ内に保持されるため、高速で遅延の少ない処理が実現します。
- 分析データの準備：データへのアクセスとデータ操作、変数の加工／新規変数の作成、探索的分析実行のための機能が備わっています。
- モデル開発：複数の統計モデルを迅速に作成、評価、比較することができます。
- 統計アルゴリズムと機械学習手法：極めて幅広い分析手法を駆使し、これまで考えられなかったほど短い時間でパターンや傾向を探り出すことができます。
- テキスト分析：幅広いテキスト分析手法を駆使し、非構造化（および構造化）データを分析することができます。
- レコメンデーション・システム：非常に自由度の高いカスタマイズを通じて、パーソナライズされた有意義なレコメンデーション・モデルがリアルタイムで作成されます。
