위험성이 있거나 사기에 해당하는 신용 카드 거래의 거절부터 대출 승인, 제품 품질 관리, 그리고 데이터가 중요한 역할을 하는 모든 영역에 이르기까지 다방면에서 자동화된 분석 모델이 디지털 혁신을 촉진하고 있습니다.
데이터 수집부터 발견 및 배포에 이르는 모든 단계는 비즈니스 분석가, 데이터 과학자, 그리고 개발 및 운영 전문가로 이루어진 팀이 주도하는 분석 수명 주기에서 지속적으로 반복됩니다.
가치 실현 소요 시간을 항상 염두에 뒀을 때 중시되는 목표 중 하나는 데이터 처리 프로세스를 가급적 지능적으로 자동화하고 가속화하는 것입니다. 데이터 처리 문제를 해결하는 한 가지 핵심적인 측면으로 MPP(대규모 병렬 처리)가 있습니다. MPP는 복잡한 대량의 데이터가 사용되는 분석 모델의 실행 속도를 높여 분석 모델 제작자의 업무 효율을 최대 100배까지 높여줍니다.
데이터
신뢰할 수 있는 데이터를 빠르고 효율적으로 확보하여 준비
성공한 기업들은 모든 프로세스를 지원하는 SAS 플랫폼의 검증된 데이터 관리 기술을 갖추고 있습니다. 모듈식 설계로 결과를 빠르게 도출 IT 부서와 일선 부서의 협업을 고려한 설계 분석 정보를 기회로 빠르게 변환 데이터 액세스 및 통합, 데이터 품질, 데이터 준비, 그리고 데이터 거버넌스를 지원하는 SAS 솔루션에 대해 자세히 알아보십시오.
발견
데이터를 인텔리전스로 빠르게 변환
SAS는 소프트웨어에 AI 기능을 내장하여 보다 지능적이고 자동화된 솔루션을 제공합니다. SAS는 머신 러닝부터 컴퓨터 비전, NLP(자연어 처리), 예측, 최적화에 이르기까지 AI 기술을 포괄적으로 완벽히 통합하여 다양한 환경을 지원하고, 규모를 확장하여 변화하는 비즈니스 요건을 충족합니다.
배포
몇 개월이 아닌 단 몇 분 만에 모델을 빠르게 배포
분석 기술의 실용화로 매 순간 보다 현명한 의사결정을 내릴 수 있습니다. SAS 솔루션을 이용하면 모든 IT 환경에 단일 분석 플랫폼을 배포할 수 있습니다. 모델의 성능과 상태를 지속적으로 모니터링하는 일상적인 분석 환경을 구현할 수 있습니다. 분석 자산을 중앙 집중식으로 관리할 수 있습니다. 비즈니스 규칙을 통합하여 실시간으로 대응할 수 있습니다.
SAS 솔루션을 이용하면 조직의 효율성과 생산성을 놀라운 수준으로 개선할 수 있습니다.
- SAS는 분석 사이클과 전체 분석 프로세스에서 반복되는 단계를 자동화 할 수 있습니다.
- 모범 사례를 지능형 템플릿으로 패키지화했습니다. 데이터 과학자가 이를 그대로 사용하거나 원하는 대로 수정하여 시제품을 빠르게 완성할 수 있습니다.
- MPP(대규모 병렬 처리) 환경에서 분석 워크로드를 실행하도록 지원하여 데이터 과학자 팀의 작업 속도와 생산성을 높입니다. 이로써 모델 제작자의 작업 효율이 100배가량 개선됩니다.
- 분석 자동화 덕분에 데이터 분석 결과를 설명하는 데 필요한 자연어가 자동으로 생성되므로 모든 직원이 더욱 생산적으로 작업할 수 있습니다.
- 모델 배포: SAS 솔루션을 이용하면 수 개월에 걸쳐 운영 환경을 재코딩 할 필요 없이 클릭 한 번으로 분석 모델을 등록하고 배포하여 가치를 즉각적으로 실현할 수 있습니다.
- 모델 상태: SAS 솔루션을 통해 모델을 항상 최적의 상태로 유지할 수 있습니다. 효율적인 모델 처리 및 거버넌스 덕분에 분석 모델의 비교 및 테스트, 성능 벤치마킹 보고서 생성, 경보 발령, 그리고 워크플로 알림 메시지 전송 작업이 간편해집니다.
DID YOU KNOW?
There’s an easy button for data science. (Well, pretty close anyway.)
Data Science Pilot Action Set allows you to move from a data set to a deployable model with much greater ease – providing actions such as automating data science workflows, including automatic machine learning pipeline exploration, execution and ranking. Included with SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML), the pilot consists of seven actions that implement a policy-based, configurable, and scalable approach to automating data science workflows.
