SAS Intelligent Decisioning 특장점 목록
엔터프라이즈 규모의 의사결정
- 초당 7,000건 이상의 트랜잭션을 실시간으로 처리합니다.
- 트랜잭션당 5~10밀리초의 응답 시간을 제공합니다.
- SAS 데이터 액세스 엔진은 다양한 타사 애플리케이션과의 통합을 데이터 수준에서 단순화합니다.
- 강력하고 컨테이너화된 클라우드 게시 기능을 통해 탄력적이고, 빠르고, 유연한 런타임 환경에 간편하게 배포할 수 있습니다.
- 조직의 필요에 따라 컨테이너 레지스트리 또는 Git에 컨테이너를 게시합니다.
- SAS Container Runtime을 사용하면 OCI 호환 Docker 컨테이너에서 모델(SAS 모델, Python 모델, Python 코드) 및 의사결정을 실행할 수 있습니다. 그러면 모든 컨테이너 레지스트리에서 클라우드 배포를 위한 게시가 가능해집니다.
- 최근 사용한 개체에 대한 빠른 액세스는 물론, SAS 커뮤니티, 기사, 사용법 학습 모듈을 확인할 수 있는 SAS Intelligent Decisioning 랜딩 페이지를 통해 의사결정 관리의 숙련도를 높일 수 있습니다.
Microsoft Power Platform 통합
- SAS Viya 배포 URL 및 자격 증명을 사용하여 SAS Decisioning 커넥터 인스턴스를 구성합니다.
- SAS 의사결정 및 모듈에 사용 가능한 런타임 모듈을 찾아볼 수 있습니다.
- Microsoft Power Apps과 Power Automate 내에서 런타임 모듈을 선택하고 실행합니다.
의사결정 빌더
- 드래그 앤 드롭이 가능한 그래픽 기반의 로우코드 사용자 인터페이스를 통해 비즈니스 규칙, 맞춤형 코드, 분석을 적용하고 필요한 의사결정을 조합할 수 있습니다. 따라서 이러한 요건들을 하나로 묶기 위한 별도의 코드 작성 작업이 최소화됩니다.
- CSV, 데이터 테이블을 비롯한 다양한 소스에서 의사결정 변수를 정의 및 재사용할 수 있고, 데이터 그리드를 가진 복잡한 구조를 지원합니다.
- 중앙집중식 데이터, 모델 및 비즈니스 규칙 리포지토리에서 기존 자산을 찾아보고 원하는 옵션을 선택하여 의사결정을 정의할 수 있습니다.
- 의사결정 플로우 내에서 맞춤형 코드를 생성, 관리, 테스트하여 비즈니스 애플리케이션 REST API, 데이터베이스, 웹 서비스 호출, 오픈소스 Python과 통합할 수 있습니다.
- 조건부 분기 로직(예: Yes/No, Equal, Range, Like)을 추가하고 이전 단계 의사결정이 도출한 출력을 사용하여 의사결정 오케스트레이션을 제어할 수 있습니다.
- 규칙을 읽기 쉽게 요약하여 로직에 대한 정의를 한눈에 확인할 수 있는 새로운 규칙 목록 보기 기능을 제공합니다.
- 전체 의사결정 플로의 버전 관리 기능이 자체 지원되므로 테스트 및 검증 작업을 효율적으로 완료할 수 있습니다.
- 이해하기 쉽도록 연결된 보기와 참조 보기 모두에서 의사결정 플로우를 구성하거나 볼 수 있습니다.
- 일괄 및 실시간 환경 모두에서 복잡한 의사결정 플로우를 생성할 수 있습니다. 이로 인해 IT 통합 작업, 인수 테스트, 운영 배포가 간소화됩니다.
- SAS Studio를 사용하여 사용자 정의 데이터 질의를 작성하고, 데이터를 의사결정 노드로 전달할 수 있습니다.
비즈니스 사용자 중심의 규칙 관리
- 통합형 비즈니스 규칙 관리 플랫폼은 의사결정 플로우 내에서 규칙 구성, 테스트, 거버넌스 및 통합 작업을 신속하게 수행할 수 있도록 지원합니다.
- 규칙 배포 단계에서 규칙 버전 관리 기능(예: 의사결정 플로에서 곧장 비즈니스 규칙으로 이동할 수 있는 딥 링크 기능)을 사용하여 규칙을 한결 수월하게 추적하고 관리할 수 있습니다.
- 온 더 플라이(On-the-fly) 방식의 용어 개발을 포함하여, 의사결정 플로우 내에서 복잡한 비즈니스 로직을 신속하게 생성할 수 있습니다.
- SAS Intelligent Decisioning 환경의 어딘가에서, 그리고 의사결정 내에서 사용된 변수와 개체들에 대한 사용처(where-used) 리포트를 생성합니다.
- 사전 정의되거나 사용자가 정의한 정교한 기능 전체에 액세스할 수 있는 자유 형식 규칙 로직을 생성할 수 있습니다.
- 데이터 품질 기능을 비즈니스 규칙에 통합합니다.
- 검색 테이블이 통합되어 사용자가 규칙-로직 검사 및 규칙 작업을 검색할 수 있습니다.
- 테이블 가져오기 및 업데이트를 위한 검색 테이블 매니지먼트를 통해 SAS Visual Analytics 테이블에서 검색을 생성할 수 있습니다.
- 검색 테이블을 자율적으로 활성화하거나 잠금 설정할 수 있으므로 가장 최근에 사용된 검색 테이블을 비즈니스 규칙 내에서 적절하게 사용할 수 있습니다.
- 규칙 버전을 잠금 설정하거나 늘릴 수 있습니다.
- 비즈니스 규칙의 간편한 재사용을 위해 공통 규칙 리포지토리를 생성하여 관리합니다.
AI/ML기반 의사결정
- 의사결정 플로우에서 SAS Model Manager의 모델 리포지토리로 이어지는 긴밀한 연동을 통해 모델 통합 및 검사를 간소화합니다.
- SAS 모델(컴퓨터 비전, 텍스트 분석 포함)과 Python을 비롯한 오픈소스 프레임워크에서 개발된 모델을 모두 지원합니다.
- SAS Model Manager를 통해 모델에 거버넌스 워크플로우를 적용합니다.
- 코드 노드를 통해 의사결정에 Python 모델이나 Python 코드를 직접 포함시킵니다.
- 모델을 따로 변환할 필요 없이 네이티브로 실행할 수 있습니다.
의사결정 테스트
- 빌트인 데이터 매핑 툴로 다양한 소스에서 데이터를 가져와서 테스트 사례를 손쉽게 생성할 수 있습니다.
- 예상 결과를 비롯한 테스트 값을 대화형으로 입력하여 시나리오 테스트를 수행할 수 있습니다.
- 자동 생성된 유효성 검사 테스트는 선택한 배포 대상과 유사한 방식으로 테스트가 실행되도록 지원합니다.
- 공통 환경에서 체계적인 테스트, 변경 관리, 감사 및 유효성 검사를 수행할 수 있습니다.
- 운영 분석 기능을 웹 서비스로 호출하는 응용 프로그램의 경우, 감사 이력 보고서 및 사용자 로그를 사용하여 간편하게 테스트할 수 있습니다.
- SAS Intelligent Decisioning에서 테스트, 게시 대상 검증, 시뮬레이션 등에 사용할 다수의 입력 테이블을 등록할 수 있습니다.
- 기록 및 재사용을 위해 규칙 테스트, 테스트 모음 및 로그 세부 정보를 저장할 수 있습니다.
거버넌스 워크플로우
- 다양한 의사결정 거버넌스 체크포인트의 설계, 적용, 실행이 단일 위치에서 이루어지므로 의사결정 구현 및 결과의 정확성과 투명성을 확보합니다.
- 의사결정 구현에 필요한 다양한 승인 경로를 실행하기 위한 범용 프로세스를 제공합니다. 그래픽 인터페이스가 의사결정 라이프사이클과 그 개발 및 실행에 관여하는 모든 당사자를 시각적으로 표현으로 보여주므로, 내부 인원이 의사결정 프로세스의 생성, 승인, 배포 과정을 쉽게 이해할 수 있습니다.
- 자유 형식의 주석 및 레이블을 사용하여 의사결정 프로세스의 모든 측면에 주석을 달 수 있습니다. 레이블을 사용하여 의사결정을 구축 및 배포하면 의사결정에 관여된 사람들이 단일 환경에서 의사결정 라이프사이클의 각 단계를 명확하게 설명하고, 문서화하고, 정당화할 수 있습니다. 그 결과, 의사결정의 투명성과 결과에 대한 신뢰가 높아집니다.
- 감사 기능은 의사결정 워크플로우의 과거 기록 전체를 제공하여, 내외부 감사 요구 사항에 빠르게 참조할 수 있게 합니다.
- Git에 의사결정을 게시하여 조직의 의사결정 역량을 SAS 오퍼링 이상으로 확장할 수 있습니다. Git 리포지토리를 사용하면 조직 전반에 걸쳐 의사결정에 액세스하고 이를 관리 및 사용할 수 있습니다. 또한 DevOps 툴과의 손쉬운 통합을 통해 배포 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
의사결정 분석
- 실사용 환경에 구현하기에 앞서 명확하고 상세한 규칙-실행(rule-fire) 분석을 통해 규칙을 테스트 및 보완하고 규칙 감사용 기록으로 보관할 수 있습니다.
- 개발 및 프로덕션 모두에서 의사결정 경로를 분석하고 검증할 수 있는 그래픽 기반 툴을 제공합니다.
- SAS 매크로를 통해 프로덕션 환경에서 유지되는 추적 정보가 포함된 BI 리포트를 구축하여 감사에 대비할 수 있습니다.
- 의사결정을 개선하기 위해 쉽게 액세스할 수 있도록, 데이터베이스에 의사결정 변수를 구성 및 유지하는 기능이 내장되어 있습니다.
협업
- 역할 기반 액세스를 통해 관련 요건을 포함한 모든 의사결정 자산을 중앙집중식으로 관리합니다.
- 모든 팀의 의사결정 요소를 재사용할 수 있습니다.
- 서로 다른 개체와 버전을 비교하여 지점 병합 관련 변경사항을 이해 및 추적하므로 팀 간 협업이 편리합니다.
- 표현식 빌더를 사용하여 사용자 지정 함수 및 수식을 조직 전체에서 공유할 수 있습니다.
- 의사결정, 규칙 세트, 검색 테이블, 트리트먼트 그룹에 대한 PDF 문서를 생성할 수 있습니다.
- 개발자와 분석가는 다중 사용자 환경에서 전체 의사결정 플로우를 체크아웃하여 충돌되는 업데이터를 제거할 수 있습니다. 그런 다음에는 단일한 작업으로 다시 체크인할 수 있습니다.
성능 모니터링 자동화
- 성능 보고서 및 알림 메시지를 제공합니다.
- 분석 모델의 성능이 저하되면 자동으로 재교육을 수행합니다.
- 임계값을 기준으로 챔피언 모델을 챌린저 모델로 교체할 수 있습니다.
- 모델 관리 프로세스전반을 자동화합니다.
- 모델 실행을 관리하는 워크플로와 규칙을 제시합니다.
전략 개선
- 챔피언/첼린저 모델을 비교할 수 있습니다.
- 시뮬레이션 옵션을 비롯한 의사결정 분석 기능을 활용할 수 있습니다.
- 성분의 계보를 추적 및 확인하여 변경사항에 대한 영향 분석을 수행합니다.
- 자세한 답변 히스토리를 통해 고객에 대한 추가 정보를 얻을 수 있습니다.
- SAS Visual Analytics를 통해 전략 성과를 모니터링하고 리포트합니다.
복수의 의사결정 런타임 환경에 대한 간소한 배포
- 실시간 배포(REST API 이용):
- 컨테이너화된 경량 배포를 위한 SAS Container Runtime 지원으로, 개방형 컨테이너 이니셔티브(OCI) 기반의 컨테이너 아키텍처를 통한 더 가볍고 탄력적인 런타임 지원이 가능합니다.
- MAS(마이크로 분석 웹 서비스)가 빠르고 확장하기 용이한 웹 서비스 구현 메커니즘을 지원합니다.
- 전체 의사결정 플로를 IT 웹 서비스 테스트 환경 및 운영 환경 배포로 손쉽게 전환합니다.
- 분석 스코어링을 일종의 서비스로 지원하는 MAS는 이식형 독립 아키텍처(최소 공간)로 작동합니다.
- 클라우드에서 확장 가능하고 성능이 뛰어난 일괄 프로세스:
- SAS Cloud Analytic Services(CAS)는 분석과 의사결정에 최적화된 클라우드 네이티브 방식의 고성능 일괄 프로세스 엔진을 제공합니다.
- In-DB 일괄 배포:
- 데이터를 이동하지 않고 비즈니스 규칙 및 분석 모델 스코어링을 실행합니다.
- Cloudera, Hortonworks, MapR, Pivotal, BigInsights 등 Hadoop 환경에 대한 지원이 확대됐습니다.
- Hadoop 및 Teradata에서 모델, 규칙, 의사결정에 대한 In-Database 규칙 실행을 지원합니다.
- 인스트림 배포:
- 트랜잭션 시스템과의 간편한 통합과 IoT 또는 인스트림 컴퓨팅을 위해 인메모리 스레드 처리된 커널 프로세싱을 사용합니다.
데이터 액세스
- 소스나 플랫폼에 관계없이 데이터 읽기와 쓰기, 업데이트에 원활하고 투명하게 액세스할 수 있습니다.
- 정제된 데이터를 SAS에서 타사 데이터 스토어로 이동하기 위한 다양한 로딩 옵션을 지원합니다.
- DBMS 메타데이터를 분석 용도로 재사용할 수 있습니다.
Data Preparation
- 머신 러닝 및 AI 제안: 데이터를 스캔한 다음 머신 러닝 및 AI 기술이 지능적인 변환을 자동으로 제안합니다.
- 셀프서비스 인터페이스: 직관적인 포인트 앤 클릭 방식의 인터페이스를 통해 코드가 자동으로 생성됩니다. 따라서 기술 숙련도가 낮은 사용자도 전문 지식이나 교육 없이 데이터의 프로파일링하고, 정제하고, 혼합하고, 이동시킬 수 있습니다.
- 분석 파이프라인으로의 통합: 준비된 데이터를 분석 파이프라인에 자동으로 통합하므로 데이터 검색 및 데이터 준비 작업에서 매끄러운 사용자 경험을 제공합니다.
- 데이터 계보: 액세스 가능한 데이터 소스와 데이터 개체, 작업 간의 관계를 살펴볼 수 있습니다.
- 메타데이터 액세스: 칼럼 이름, 데이터 유형, 인코딩, 칼럼 개수, 행 개수와 같은 물리적 메타데이터 정보에 액세스하여 데이터에서 더 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
시각화 (Visualization)
- 셀프서비스 방식의 단일 인터페이스를 통해 데이터를 시각적으로 탐색하고 새로운 패턴을 발견하여, 스마트한 시각화와 대화형 리포트를 생성 및 공유합니다.
- 증강 분석 및 고급 기능을 활용하여 인사이트를 가속화하고 데이터에 숨겨진 이야기를 발견할 수 있습니다.
- 웹, 모바일, Microsoft Office 애플리케이션 등 여러 채널에서 인사이트를 손쉽게 공유할 수 있습니다.