Lors de la BI a émergé dans les années 1990, SAS était déjà un joueur mature qui s’adressait à une élite restreinte de données les mineurs et les quants. Vous avez peut-être utilisé Business Objects ou MicroStrategy pour générer des ventes par région des tableaux de bord, mais quand il est venu à croquer profondeur analytique de modèles, de SAS a peu de rivaux. Pour le SAS, le thème principal au cours des dernières années a été d’élargir son empreinte dans un paysage où l’IA (surtout l’apprentissage de la machine) est en train de remodeler BI de conduite et de la nécessité de traiter de la modélisation, et non pas comme un one-off, mais comme un cycle de vie qui s’intègre avec les systèmes opérationnels à la fois sur site et dans le cloud public. Les deux évolutions sont en rendant le paysage, où SAS concurrence de plus en plus encombré, en self-service des outils de visualisation des analystes d’affaires, et la science des données des outils de collaboration qui sont à venir à partir d’une gamme élargie de venture adossés à des startups.
Puis il y a l’open source, l’éléphant dans la pièce, dont SAS ne traite plus comme une menace mortelle, mais un système hétérogène; SAS contribution de l’application de processus et de la gouvernance qui prend le relais de l’open source s’arrête. Lors de la présentation de SAS Viya il y a trois ans, la SAS a ouvert un chemin de données scientifiques pour rédiger ces modèles à l’aide de Python, et plus tard, Java, Python, Lua, et R, puis invoquer SAS routines dans Viya sur l’extrémité arrière. Mais jusqu’à récemment, les SAS avaient une perception d’un problème avec Viya, comme de nombreux clients potentiels ont l’impression que c’était simplement un Tableau de style joli visage au lieu d’une nouvelle plate-forme d’analyse d’aborder le cycle de vie complet. Mais SAS commence enfin à obtenir le Viya histoire. Étant donné que les SAS, la croissance s’est maintenu autour de l’1 – 2 % pour les cinq dernières années, les perceptions sont essentielles pour la société de susciter un regain de croissance.
2018 a été où Viya enfin pris son envol, avec des ventes à peu près doublé. Pendant ce temps, SAS, nuage d’affaires a crû d’un peu plus de 30%, principalement à partir des Résultats de l’offre de Services, où vous nourrissez vos données SAS-géré modèles.
Depuis son lancement, Viya a ajouté à son portefeuille. Le point culminant lors de son lancement, SAS Visual Enquêteur, rassemblés capacités à partir d’une variété de séparer les outils SAS, allant de l’analyse Visuelle de la Décision Manager, Enterprise Miner pour Visual Statistiques et autres. Le Viya portefeuille a depuis considérablement élargi, englobant la préparation des données, économétrie, modèle de gestion du cycle de vie, l’optimisation, l’exploration de données et d’apprentissage automatique, l’analyse de texte, la vision par ordinateur et le langage naturel de l’interaction.
À court terme, SAS a notamment pour but de mobiliser un public plus large au sein de sa base de clients. Une partie de cela vient en plus flexible de l’utilisateur sur l’attribution de licences de sorte que les clients n’ont pas à prendre de difficiles engagements à toute personne des produits ou des modules à partir de la pile ou l’inquiétude à propos de la modification de calculer des images ou des volumes de données. L’autre broche est par le biais de bout en bout des capacités de soutien des analystes d’affaires et de données scientifiques, ainsi que de nouvelles plus spécifiques de l’industrie des solutions verticales comme les cartes de crédit de détection de la fraude. C’est également l’introduction de plus de tarification flexible pour faciliter la licence SAS sans avoir à faire des engagements fermes pour tout module individuel ou d’un produit de la gamme.
Pour ceux dans la galerie d’arachide qui veulent obtenir les mises à jour sur ce que nous avons vu cette année SAS analyste de l’événement, l’accent, non pas sur la feuille de route du produit en soi, mais à la fin-à la fin de l’aventure. Le message est que, au-delà de l’important portefeuille de SAS analytics, les fonctions sont des outils qui prennent en charge chaque étape de l’analyse du cycle de vie où l’appel est élargi au-delà de SAS, d’habitude circonscription et dans les opérations de l’entreprise lors de l’analytics devient la clé.
Le voyage a duré de gestion des données de modèle de gestion, de découverte et de déploiement mettant en vedette des plongées profondes dans certains cas d’utilisation. Voici des exemples montrant comment SAS ESP ingère et transforme en temps réel des flux de données dans un pipeline de données qui enrichit également avec les données au repos à l’appui de la recherche sur le cancer. À partir de ce pipeline, vous pouvez utiliser SAS ou de tiers à des outils d’analyse. Il y a la phase de découverte de données, à l’aide d’un exemple avec le crédit à la prévention de la fraude qui a fourni GUI environnements pour l’utilisateur de l’entreprise et de la construction de modèles, de la concurrence, et de la formation pour les données scientifique. Ensuite, il a mis l’accent sur le déploiement, en fournissant les instruments de mesure sur le déploiement et la lignée (de données et le modèle), et le dernier kilomètre des applications telles que SAS Intelligent d’aide à la décision appliquée à la clientèle de la prochaine meilleure offre scénarios.
Clairement, SAS a beaucoup de société dans les différentes parties de l’analyse de cycle de vie, de la modélisation et le modèle de gestion du cycle de vie, analyses, rapports, et en libre-service. SAS grand tirage a toujours été l’ampleur et la profondeur de ses fonctions d’analyse. En tant que client de le mettre, des frameworks open source ou les bibliothèques prennent en général la règle des 80/20, comme dans la classification ou de l’analyse de régression, tandis que le SAS s’aventurer au-delà avec la plus ésotérique des trucs ou des fonctions analytiques qui sont en forme pour des secteurs industriels spécifiques.
Mais la fonctionnelle golfe, entre le SAS et le monde open source est une bataille pour le temps qui a une question de génération de spin. En 40 ans, la SAS a eu l’occasion de développer une profonde et large gamme de fonctions analytiques. Avec l’enthousiasme pour l’open source, en particulier parmi les entrants des données scientifiques et des données d’ingénieurs, il y a une forte impulsion dans la communauté afin d’accroître le portefeuille de l’open source sauvage. Nous avons également vu comment les secteurs qui, traditionnellement, a gardé le développement de eux-mêmes choisissent de plus en plus open source, soit par le biais de l’open source-d’abord les stratégies d’utilisation des technologies open source où il est viable) ou la construction de leurs propres projets open source. Il y a une décennie, tech de rencontres ont été pratiquement inexistantes à New York. Aujourd’hui, une semaine rarement se passe sans que quelqu’un de Wall Street ou le monde des médias de la preuve de leur nouvel open source contributions.
Comme indiqué ci-dessus, SAS a pris les premières mesures en réunion de la communauté open source à mi-chemin en faisant SAS analytics sur Viya accessible à des non-SAS langues. Nous avons déclaré précédemment que le SAS doit prendre la prochaine étape et commencer à contribuer à l’open source. À la fin de la journée, SAS base de la valeur ajoutée ne sera pas seulement son analyse riche en fonctionnalités, mais aussi la façon dont elle vous permet de gérer et de mettre en œuvre des analyses, et comment SAS offre.
Considérez ce que le SAS est déjà livré avec son Viya de portefeuille pour le reconditionnement, et ses Résultats en tant que Service de livraison, imaginez Maintenant une fois SAS containerizes son portefeuille dans le cloud-format natif; qui pourrait aider SAS accélérer le refactoring l’analyse de portefeuille de services cloud. Ensuite, ajoutez un large tiers de l’écosystème de partenaires (une discipline qui est nouveau, SAS et SAS de faire l’analyse de destination.
Ce que l’innovation? Alors qu’il peut être une question de temps avant que le monde open source pénètre à l’intérieur saluant la distance de la richesse de la SAS de l’analyse de la fonction de portefeuille, il y a encore de nombreuses opportunités pour les SAS à se différencier par l’innovation. L’année dernière, le Dr Jim Goodnight, SAS, chef de la direction, a appelé à explainability comme l’ingrédient manquant avec IA modèles. Cette année, nous avons vu SAS démontrer ses actuels et futurs des capacités dans le modèle explainability qui comprend le langage naturel fonctionnalité dans Viya modèle de gestion et dans le reste de la Viya Portefeuille. SAS est aussi possible de la lignée du modèle et des données, et de l’intention du modèle. La SAS n’est pas le seul joueur qui s’attaque à ce problème. Juste il y a quelques semaines, nous avons vu H2O démontrer son approche de modèle explainability. Mais prendre notre mot pour lui. Sur cette manche, SAS machine du modèle d’apprentissage explications sont beaucoup plus faciles à comprendre.
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