SAS Viya è un’architettura aperta alle API e ai diversi linguaggi di programmazione ed è pensata per creare modelli predittivi e applicazioni di machine learning. Di fatto, la piattaforma aumenta le proprie capacità di reporting e discovery interattivi, statistiche, machine learning, data analytics in streaming, forecasting, ottimizzazione ed econometrics. Rivolta a business analyst, data scientist e sviluppatori, l’architettura permette di ottenere insight dai big data e dai dati in-memory creando asset analitici esportabili. SAS Viya è cloud-ready, scalabile, open e adatta a tutti i livelli di competenza sugli analytics.
Da oggi l’architettura si arricchisce e completa la piattaforma SAS9 per soddisfare le esigenze di ogni profilo professionale. Le soluzioni SAS Visual Analytics e SAS Visual Statistics sono ora disponibili su SAS Viya.
Business User: SAS Visual Analytics, installato presso migliaia di clienti in tutto il mondo offre una soluzione di analytics self-service e data visualization accessibile a tutti. In questo modo un numero più ampio di utenti ha la possibilità di scoprire relazioni tra dati, creare e condividere rapporti e dashboard interattivi, fare previsioni e prendere decisioni certe, guidate dai dati.
Business Analyst: SAS Visual Statistics consente l’esplorazione interattiva dei dati e la creazione di modelli descrittivi e predittivi. SAS Visual Statistics favorisce la collaborazione tra analisti e statistici in modo da perfezionare velocemente i modelli e prendere decisioni certe.
Data Scientist: SAS Visual Data Mining e Machine Learning è stato sviluppato per i data scientist che desiderano applicare le tecniche di machine learning e data mining a dati strutturati e non. Con la stessa interfaccia grafica e di programmazione intuitiva, i data scientist possono velocizzare la creazione di modelli e la generazione di codici esportabili e scalabili in ambienti di produzione diversi.
Intelligence Analyst: la nuova versione SAS Visual Investigator risponde a numerose necessità in campo intelligence analysis e investigation identificando schemi, relazioni sconosciute e elementi di interesse. Gli analisti Application Programming Interface possono creare scenari per identificare anomalie e attività sospette, impostare priorità per gli alert e fare ricerche precise, per decisioni migliori e più veloci e processi di business ottimizzati.
Programmatori: le interfacce SAS, Python, Java e Lua e le interfacce REST API sono state rilasciate per l’accesso ai dati, metodi analitici e servizi. A disposizione anche SAS Visual Forecasting, SAS Econometrics e SAS Optimization, che possono essere utilizzate da SAS Studio e anche da Jupyter Notebook. In futuro, SAS Visual Forecasting avrà la stessa interfaccia grafica degli altri prodotti SAS Viya. Oltre a SAS Wrapper for Analytics Transfer (SWAT) Python client di SAS Viya, SAS introduce SASPy libray, che estende la programmazione di Python su SAS9.4, incluso SAS Grid Manager. SAS introduce anche Pipefitter, una libreria Python che semplifica l’implementazione machine learning. Le librerie Python sono disponibili tramite GitHub.
