SAS, empresa especializada en software y servicios de business analytics, presenta SAS Visual Statistics, la nueva solución que permite a aquellas organizaciones de todo el mundo que gestionan su Big Data, acelerar la construcción de modelos y transformar la visión analítica del negocio en éxito, de una forma más rápida y precisa.
Con esta propuesta, varios usuarios pueden crear y modificar modelos predictivos con grandes volúmenes de datos de distintos tipos. La solución utiliza los métodos de análisis de regresión y estimación, clasificación y agrupamiento para presentar los resultados analíticos de una forma visual, lo que permite acelerar la capacidad de descubrir relaciones entre variables y determinar cuáles afectarán y de qué forma a los resultados.
Una de las claves del éxito de esta solución de SAS es su arquitectura en memoria, lo que permite una ejecución casi instantánea con una interfaz interactiva de uso sencillo, tal y como ha popularizado SAS Visual Analytics, la solución de visualización analítica de datos con la que cuentan ya más de 1.500 clientes. La arquitectura de SAS Visual Statistics gestiona la persistencia de datos en la memoria del sistema para evitar la carga repetida e ineficiente de los datos almacenados en discos, siendo capaz de gestionar grandes volúmenes de información.
“La clave para optimizar los resultados analíticos es la capacidad de ejecutar modelos de forma iterativa, cada uno con pequeños cambios, de manera que se pueda determinar cuál de ellos proporciona una mayor precisión. SAS Visual Statistics está diseñado para proporcionar resultados cercanos al tiempo real, de modo que se puede maximizar la productividad del científico de datos permitiendo iterar sobre los modelos con mayor velocidad”, dijo el vicepresidente y director de investigación de Ventana Research, Tony Consentino.
En cuestión de segundos, varios usuarios de SAS Visual Statistics pueden ver el impacto de los cambios realizados en la configuración del modelo. Por ejemplo, al agregar nuevas variables o eliminar valores atípicos. Se pueden crear fácilmente modelos y, al mismo tiempo, modelos de variables específicas, grupos o segmentos para predecir múltiples resultados.
“Ventana Research mostró que casi la mitad de las organizaciones presentan sus análisis de negocio de una forma visual. El interfaz de SAS Visual Statistics, al estar fundamentada en la solución SAS Visual Analytics, da respuesta a la necesidades del mercado al proporcionar análisis avanzados a través de un paradigma de publicación de información para usuarios cada vez más extendido”, dijo Tony Consentino.
SAS Visual Statistics está indicado para su implementación en entornos de grandes volúmenes de información, así como para departamentos o medianas empresas que operan con varias plataformas tecnológicas, incluyendo los sistemas de bases de datos de procesamiento paralelo como Pivotal y Teradata o distribuciones de Hadoop como Cloudera o Hortonworks, hasta servidores departamentales.
