Разработчики: | SAS Institute Inc |
Дата премьеры системы: | 2016 |
Дата последнего релиза: | 2021/05/13 |
Технологии: | BI, SaaS - Программное обеспечение как услуга |
Содержание[Свернуть] |
Основные статьи:
- Определение Business Intelligence
- BIM (Building Information Modeling) Информационное моделирование зданий и сооружений
- SaaS - История. Философия. Драйверы развития
SAS Viya — облачная платформа, которая позволяет решать аналитические задачи, сокращая время между первоначальным аналитическим исследованием и конечным бизнес-результатом. SAS Viya развертывается как в облаке, так и локально, поддерживает работу со множеством облаков и может быть масштабирована по мере роста организации и развития ее ИТ-инфраструктуры. Результаты работы и модели, используемые на SAS Viya, также можно впоследствии перемещать из одного облака в другое и использовать повторно.
2021
В составе решения Clarion
16 августа 2021 года компания SAS, представитель в области аналитики и искусственного интеллекта (ИИ), сообщила, что совместно с компанией bioMerieux Inc., работающей в сфере решений для диагностики инфекционных заболеваний in vitro, заключили партнерское соглашение, чтобы совместно решать проблемы применения антибактериальных препаратов. Решение Clarion отслеживает устойчивость бактерий к препаратам и c помощью SAS Viya. Подробнее здесь.
SAS Studio Analyst и SAS Information Governance
13 мая 2021 года компания SAS представила два продукта в составе платформы SAS Viya - SAS Studio Analyst и SAS Information Governance.
![]() | Аналитика помогает компаниям извлекать ценность из накопленных данных. Чтобы оптимизировать ее эффективность, важно правильно выстраивать процессы подготовки и управления данными, которые определяют, что попадает аналитическим моделям на вход и, в конечном счете, результат аналитики вообще. Обновленные продукты в составе платформы SAS Viya позволяют компаниям наглядно готовить данные, а также вести учет информационных активов в облаке и на локальных площадках. рассказал Алексей Пятов, руководитель группы управления данными SAS Russia | ![]() |
По информации компании, большинство специалистов по анализу тратят слишком много времени на подготовку данных, вместо того чтобы строить модели и предоставлять аналитические выводы руководителям компаний. Неважно, сложные или простые данные, компаниям нужны продукты, обеспечивающие гибкость и эффективно преобразующие данные для принятия правильных решений. SAS объявила о двух таких продуктах.Михаил Белошапка, «Далее»: Тенденция укрупнения IT-рынка продолжится
По мере того, как аналитика и искусственный интеллект все больше внедряются в повседневную жизнь, компаниям уже требуются данные. Доступная теперь в SAS Viya, SAS Studio Analyst дает возможность специалистам в области данных и аналитикам использовать среду самообслуживания для ускорения предоставления надежных данных для аналитики. SAS Studio Analyst позволяет пользователям настраивать визуальные цепочки трансформации данных, которые можно повторно использовать и гибко настраивать – в том числе создавать свои собственные блоки и определять для них интерфейс. Это помогает быстро запустить инициативы в области аналитики и организовать необходимые для нее данные.
В мире, где уже есть большое количество источников информации, компаниям трудно охватить все имеющиеся данные, определить содержание набора данных и оценить их пригодность для анализа. А с ростом числа источников данных эти проблемы усугубляются, влияя на качество аналитических результатов. SAS Information Governance, также доступный теперь в SAS Viya, предоставляет интуитивно понятный каталог данных и средство поиска метаданных для аналитиков, бизнес-пользователей и ИТ-специалистов для обнаружения и управления ресурсами данных, одновременно регулируя и защищая данные. Благодаря этому решению специалисты по работе с данными могут тратить меньше времени на поиск и организацию данных и больше времени на реальный анализ.
Округ Риверсайд в Южной Калифорнии полагается на аналитику от SAS для здоровья и благополучия более 2,5 млн жителей. Округ столкнулся с проблемой объединения больших объемов данных из различных источников. Цель – удовлетворить потребности граждан в медицинском обслуживании. Средство – система здравоохранения, состоящая из крупного медицинского центра, стационарной психиатрической клиники и нескольких поликлиник.
Округ Риверсайд сотрудничал с SAS для разработки решения, которое сочетает в себе возможности подготовки и визуализации данных, а также углубленную аналитику. Продукты на базе SAS Viya позволяют округу интегрировать медицинские и не медицинские данные из государственной больницы, окружной тюрьмы, а также системы поведенческого здоровья, социальных услуг и информацию о бездомных.
Соединив эти базы данных, округ Риверсайд теперь видит, какие медицинские и социальные услуги получают самые разные слои населения, а также может сопоставить процесс и результаты лечения. Этому способствует технология, которая может идентифицировать человека, даже если имя, адрес или другие личные параметры не совпадают в разных базах данных.
Обновленная SAS Viya включает решения по управлению данными – SAS Studio Analyst и SAS Information Governance и обеспечивает непрерывное развертывание и обновление. Облачное ПО позволяет клиентам эффективно демократизировать аналитику в своих компаниях, одновременно беспрепятственно управляя аналитическими рабочими нагрузками и встраивая аналитику в различные операционные приложения для принятия правильных решений.
2020
В составе портфолио облачных решений для ритейла и CPG
25 августа 2020 года компания SAS представила портфолио облачных решений для ритейла и поставщиков CPG (consumer packaged goods, с англ. - товаров широкого потребления), доступных в облачной среде Microsoft Azure. Входящие в него сервисы предназначены для планирования цепочек поставок и оптимизации складских запасов с учетом потребительского спроса. Помимо решения для аналитического подбора товаров-заменителей, в пакет Retail & CPG Cloud Analytics Quickstart входят SAS Viya, SAS Visual Forecasting, SAS Intelligent Planning Suite, SAS Intelligent Decisioning и SAS Visual Data Mining and Machine Learning. Подробнее здесь.
Анонс SAS Viya 4
22 июня 2020 года SAS анонсировала версию аналитической платформы SAS Viya 4. Обновленная версия SAS Viya 4 станет доступна в конце 2020 года. Предстоящее обновление переосмысливает способ принятия аналитических решений, сочетая возможности платформы с гибкостью и масштабируемостью облака. Это обновление SAS Viya является одним из результатов инвестиций SAS в ИИ на сумму 1 млрд долларов.
![]() | Предприятия внедряют серьезные изменения в свои технологии обработки данных и аналитики, основанные на облачной архитектуре. SAS Viya обеспечивает гибкий способ реализации рабочих нагрузок по обработке данных и аналитике в рамках архитектуры с поддержкой контейнеров и микросервисов. Компании могут отделить аналитику от среды, в которой они работают, для быстрого масштабирования и более гибкого удовлетворения потребностей в принятии решений. | ![]() |
По информации компании, SAS упрощает встраивание ИИ и машинного обучения в процесс принятия решений. Благодаря переосмысленной облачной архитектуре и наличию интерактивных и программных интерфейсов пользователи не привязаны к языку программирования, хранилищам данных и не нуждаются в особых навыках. Автоматизированная подготовка данных, машинное обучение (AutoML) и развертывание моделей повышают производительность дефицитных специалистов по data science и расширяют возможности искусственного интеллекта для тех, кто обладает более широким набором навыков. Результаты интерпретируются легко и понятными терминами.
С акцентом на API, SAS Viya 4 упрощает совместную работу разработчиков приложений с командами специалистов по исследованию данных и позволяет быстро реагировать на меняющиеся потребности бизнеса.
В SAS Viya 4 используется процесс непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD), который позволяет клиентам выбирать время обновления продукта и согласовывать его со своим рабочим графиком. Архитектура на основе контейнеров под управлением Kubernetes, обеспечивает переносимость в различные облачные среды, включая широко распространенные Azure, Google, AWS и OpenShift.
SAS Viya 4 упрощает развертывание моделей, помогая преодолеть критическую «последнюю милю» аналитики, и предлагает централизованный репозиторий для мониторинга и управления эффективностью всех аналитических моделей.
По мере распространения ИИ и машинного обучения, SAS Viya 4 централизует управление всеми моделями с открытым исходным кодом и написанных на SAS, обеспечивая полную прозрачность и контроль над всей деятельностью по моделированию. Архитектура SAS Viya 4 позволяет ей развиваться одновременно с развитием облачных технологий.
2019
В составе решения для эффективного использования аналитики в гибридной облачной среде
23 декабря 2019 года стало известно, что SAS и Red Hat совместно создали решение для эффективного использования аналитики в гибридной облачной среде.
В рамках технологического партнерства SAS предоставляет свою платформу SAS Viya на инфраструктуре Red Hat OpenShift.
Платформа Red Hat OpenShift предоставляет решение для работы с контейнерами Kubernetes.
Благодаря ему компании могут управлять своей ИТ-инфраструктурой в гибридном облаке. Используя аналитику SAS в среде Red Hat OpenShift, они также оперативно получают практические результаты, сохраняя при этом гибкость и контроль над инфраструктурой для решения своих задач.
![]() | Благодаря сочетанию гибкости и возможностей масштабирования аналитической платформы SAS с портативностью Red Hat OpenShift цифровая трансформация компаний теперь может быстрее переходить от уровня идеи к практической реализации, говорит Александр Ефимов, директор по аналитическим и индустриальным решениям SAS Россия/СНГ
| ![]() |
В рамках этого сотрудничества SAS создает центр экспертизы (OpenShift Center of Excellence) для совместных разработок в части методологии распределения аналитических нагрузок в контейнерах Kubernetes и Red Hat OpenShift.
Автоматизированное управление данными и машинное обучение
23 октября 2019 года компания SAS объявила о разработке ряда дополнений и обновлений платформы SAS Viya. Теперь она содержит такие возможности, как автоматизированное управление данными, автоматизированное машинное обучение и продвинутые функции интерпретации моделей. Это сделано, чтобы технологии ИИ стали прозрачнее и доступнее для всех пользователей, подчеркнули в компании.
Обновленная SAS Viya выйдет в 4 квартале 2019 года. Включенные в нее возможности ИИ и углубленной аналитики будут доступны как специалистам в области данных, так и бизнес-пользователям. SAS автоматизирует весь жизненный цикл аналитики – от обработки данных до проектирования объектов и выбора алгоритмов в один клик. Добавленные функции упрощают и ускоряют этапы подготовки данных и построения моделей машинного обучения, которые раньше проходили в ручном режиме, требовали времени и отдельных компетенций от пользователя.
![]() | SAS следит за последними достижениями и методологиями, которые позволяют оценить интерпретируемость моделей машинного обучения, и внедряет их в повседневную практику. Многие эти методологии уже реализованы в платформе SAS Viya, и их можно использовать. Теперь даже в визуальном интерфейсе пользователя приложения SAS Visual Data Mining and Machine Learning есть специальная секция, посвященная интерпретируемости моделей, — отметил Александр Ефимов, директор дирекции аналитических и индустриальных решений SAS Россия/СНГ. | ![]() |
Также SAS продолжает реализацию концепции об открытой платформе, где можно развертывать любые модели и приложения. Ряд доработок в SAS Model Manager позволяет развертывать на SAS Viya ИИ-модели с открытым исходным кодом.
Анонс программы SAS Viya for Learners
14 мая 2019 года компания SAS представила программу SAS Viya for Learners, позволяющую учащимся и преподавателям бесплатно использовать платформу SAS на основе ИИ.
В рамках программы SAS Viya for Learners компания бесплатно предоставит ряду вузов доступ к SAS Viya — открытой аналитической платформе, которую можно развернуть как в облаке, так и локально, а также масштабировать по мере роста и развития организации. Кроме того, часть инвестиций пойдет на организацию бесплатных семинаров для преподавателей и учебные материалы.
В результате педагоги получат доступ к мировым практикам и смогут обменяться опытом, а студенты научатся работать с данными, развертывать модели искусственного интеллекта и машинного обучения, а также получат практический опыт в ходе работы с реальными бизнес-кейсами, отметили в SAS.
2017
Viya — это платформа аналитики и визуализации, которая может работать в среде общедоступного или частного облака. Это ПО следующего поколения, которое дебютировало в апреле, являет собой первый реальный выход SAS в облако и закладывает фундамент для ее будущего ПО бизнес-аналитики.
Для работы с этой платформой можно использовать не только собственный язык программирования SAS, но и другие, включая Python, Luya и Java, а также поддерживаемые общедоступные RESTful API.
SAS перерабатывает также версии некоторых своих аналитических приложений, чтобы они могли работать на платформе Viya, в том числе SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, SAS Visual Investigator и SAS Visual Data Mining & Machine Learning.
2016
Лучшие интеграторы данного продукта по годам
Данные не найдены
Данные не найдены
Данные не найдены
Интегратор ![]() | на базе продукта ![]() |
---|---|
SAS Institute Inc | 6 |
SciSports | 1 |
Крок | 1 |
SAS Россия (САС Институт) | 1 |
Capgemini | 1 |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)