Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
SAS - лидер в квадранте Gartner по платформам углубленной аналитики

26, март 2015  —  В отчете Gartner « 2015 Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms » SAS признано лучшим ПО, способным решать задачи углубленной аналитики.

Под углубленной аналитикой исследователи подразумевают возможность анализа данных любого типа с использованием сложных математических методов, в том числе алгоритмов интеллектуального анализа данных, моделирования и оптимизации. Углубленная аналитика, в отличие от традиционных инструментов бизнес-аналитики на основе запросов и отчетов, позволяет получить более глубокое понимание информации, выявить неочевидные связи между объектами анализа. Поставщики решений традиционно оценивались по таким параметрам, как широта функциональных возможностей и полнота видения.

Эксперты отмечают, что SAS обладает самым внушительным портфелем решений в отрасли, предлагая самый широкий диапазон доступных аналитических методов. Помимо широты функциональных возможностей, в отчете отмечается качество и эффективность аналитических решений SAS . «Отвечая на вопрос о том, почему они выбирают решения SAS, клиенты говорят о высокой производительности, масштабируемости и надежности предлагаемых компанией платформ», - говорится в отчете Gartner .

Сильными сторонами SAS , как поставщика решений для углубленной аналитики, исследователи называют также обширное и активное международное сообщество пользователей и высокое качество предлагаемого компанией обучения по своим продуктам.

«Инвестируя в решения SAS, наши клиенты получают конкурентные преимущества, получают возможность лучше понимать своих потребителей, эффективно управлять рисками, выявлять признаки мошенничества и достигать других целей», — сказал Джим Дэвис (Jim Davis), исполнительный вице-президент и директор по маркетингу SAS, подчеркнув, что компания долгие годы сохраняет лидерство на рынке инструментов для углубленной аналитики, поскольку постоянно повышает качество решений и реинвестирует в новые разработки и исследования около четверти своей выручки.

Новые инициативы SAS в области углубленной аналитики учитывают две ключевых тенденции рынка. Во-первых, усиливающееся стремление максимально сблизить инструменты аналитики и сами данные, а во-вторых, растущий спрос на мощные аналитические инструменты, которыми могли бы пользоваться даже те, кто не обладает специальной математической и технологической подготовкой. Работая в первом из выше означенных направлений, специалисты SAS перенесли некоторые решения, а именно SAS Visual Analytics , SAS Visual Statistics и SAS In - Memory Statistics for Hadoop , в инфраструктуру распределенной обработки больших данных Hadoop . Что касается второго направления, то стремление компаний внедрять инструменты аналитики для рядовых пользователей связано с дефицитом на рынке труда специалистов по обработке и анализу данных. В этой связи SAS развивает аналитические решения с интуитивно понятным графическим интерфейсом SAS Visual Analytics и SAS Visual Statistics .

Большие данные обретают смысл только с инструментами углубленной аналитики. Компании, заинтересованные в работе с большими данными, стремятся модернизировать свою аналитическую инфраструктуру, чтобы получить преимущество перед конкурентами. Учитывая эти потребности, компания SAS предлагает передовые аналитические алгоритмы на базе in-memory технологии, с помощью которых можно оперативно, полно и точно понять состояние дел. В частности, технология машинного обучения предполагает использование средств автоматизированного построения моделей на основе самообучающихся итерационных алгоритмов, повышающих точность прогнозирования. Первый алгоритм машинного обучения разработчики SAS реализовали в 1980-х годах, и с тех пор компания регулярно совершенствует эти алгоритмы. Для создания моделей в таких набирающих популярность областях, как анализ тенденций, распознавание изображений и лиц, в линейке SAS представлен полный набор технологий глубокого обучения – нейронных сетей со множеством скрытых слоев. Для анализа неструктурированных данных, играющих ключевую роль во многих инициативах, связанных с большими данными, применяются инструменты текстовой аналитики.

В настоящее время компания SAS заканчивает работу над технологиями массового моделирования и управления моделями, которые позволяют быстро, в автоматическом режиме строить тысячи прогнозных моделей и управлять ими в операционной среде, функционирующей в режиме реального времени. Такая передовая аналитика позволяет воплотить самые амбициозные концепции, включая 1-to-1 marketing. Компания SAS планирует выпустить эти технологии на рынок в 2015 году.

Справочная информация

О компании SAS Россия/СНГ

Компания SAS является крупнейшей в мире частной IT -компанией, специализирующейся на разработке и продаже решений и услуг в области бизнес-аналитики.

Компания основана в 1976 году, и сегодня в ее офисах по всему миру работают более 13,6 тыс. сотрудников. В течение 39 лет годовой доход SAS постоянно возрастал и в 2014 г. достиг 3,09 млрд долларов. Клиентами SAS являются более 75 тысяч организаций в 139 странах мира. Среди них – 93 компании из первой сотни лидеров, включенных в список «2014 FORTUNE Global 500®». По данным IDC на середину 2014 года, SAS занимает более 35% мирового рынка углубленной аналитики.

В России и странах СНГ компания SAS начала работу в 1996 году. Заказчикам компания SAS предлагает полный спектр решений и услуг в области бизнес-аналитики: консалтинг, внедрение, обучение и техническую поддержку. Клиентами SAS в России и СНГ являются все 10 крупнейших российских банков (Сбербанк России, ВТБ, Газпромбанк и др.), РЖД, «Аэрофлот», крупнейшие компании из телекоммуникационного и топливно-энергетического сектора, государственные организации.

В декабре 2013 г. компания SAS была включена в тройку лидеров международного рейтинга «Лучшие работодатели, Россия» по итогам исследования « Best Employers Study », проведенного компанией Axes Management по методике и при участии Aon Hewitt .

Компания SAS Россия/СНГ в Facebook : http://www.facebook.com/SASRussia .

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости SAS

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.