Search Results: api (2283)

Karen Terrell 0
Analytics transforming the 2020 U.S. Census

One of our country's oldest institutions, the U.S. Census Bureau, is at the forefront of modern government efforts. Those efforts are numerous and disparate, from general directives to do more with less, to digitization and consolidation initiatives, to the “Cloud First” mandate, and the pushes for agile and open source development.

Analytics
Elizabeth Bautista 0
Nueva arquitectura de analítica en SAS

La plataforma SAS® Viya™ está diseñada para enfrentar los grandes desafíos que plantea el big data en la actualidad, es una nueva arquitectura de analítica útil para todos los niveles de la organización. En SAS, presentamos una nueva arquitectura de analítica de alto de desempeño diseñado para la innovación, que permitirá

Analytics
Gianluca Menconi 0
Cloud: istruzioni per l'uso

Oggi stavo facendo un "censimento" dei servizi Cloud che utilizzo (e eventualmente pago) per la mia sfera privata o a supporto del mio digital lifestyle e devo dire che sono ormai parecchi. Parliamo di mail, musica, foto, storage generico, backup che ormai risiedono nella nuvola e che ormai do assolutamente per

Data Management
Patryk Choroś 0
Data Governance - pierwsze kroki - część 4 z 4

Na tym etapie nasza organizacja posiada określone dla programu Data Governance cele biznesowe oraz zarządza i współdzieli definicje pojęć biznesowych, którymi się posługuje. Ten logiczny obszar zarządzania danymi i informacją uzupełniony został o pomost do metadanych technicznych - w poprzednim kroku uzyskaliśmy jedno miejsce łączące informacje o technicznym przepływie danych w organizacji

Marcel Lemahieu 0
Using SAS and open source: a hybrid approach

The automotive industry will face a huge challenge for several years. With the Paris Agreement made during the United Nations conference on climate change last year, world leaders agreed to hold the increase in average temperature to well below 2°C by placing restrictions on carbon emissions. How can automakers design

Data Management
Patryk Choroś 0
Data Governance - pierwsze kroki - część 2 z 4

Po wprowadzeniu w zagadnienia Data Governance oraz określeniu celów biznesowych możemy przystąpić do realizacji pierwszych zadań w budowie programu Data Governance. Krok 1: biznesowe znaczenie danych Organizacje w prowadzeniu swojej działalności posługują się wieloma, specyficznymi np. dla branży, pojęciami. Samo zdefiniowanie kto dla firmy jest klientem jest niejednoznaczne w zależności

SAS Events
小林 泉 0
SAS Global Forum 2016 開催報告②: Tech Connection SessionでSAS新製品をより詳しく知る

オープニングセッションの翌日4/19の朝からは、Ben Casnocha(シリコンバレーで活躍する企業家で著作家)のKeynote Sessionに続き、例年通り、Tech Connectionというセッションが実施され、SAS本社のR&D部門や製品管理部門による新製品紹介とデモンストレーションが行われました。 このセッションでは、実際の企業・組織でよくみかけるシナリオとジレンマを例にとり、SAS Viyaがどのように役に立つのかを紹介しました。データ・サイエンティストでも、統計家でも、あるいはITアナリストでも、ビジネスアナリストでも、そして作業担当者であっても、管理者であっても、それぞれの立場・役割の方に、SAS Viyaが価値をもたらしてくれることをご理解いただけると思います。 SAS® Cloud Analytics Webブラウザからアナリティクス・アプリケーションにアクセスして、予測モデルをすぐに作成することが可能 「組み込みアナリティクス」として、どのような言語からでもSASのAPIにアクセスして既存のビジネス・アプリケーションやビジネス・プロセスに組み込むことができる セットアップ不要なため、S/Wのインストールやクラスターの準備をする必要はない。ユーザーは、セキュアなクラウドベースの環境で、分析をし結果を保存することができる 当日のデモンストレーション:   SAS® Visual Analytics SAS Viyaに対応したSAS Visual Analytics最新バージョン データ探索機能(Visual Analytics Explorer)、レポート作成機能(Visual Analytics Designer)、予測モデリング機能(Visual Statistics)が、完全に統合され単一インターフェースになることにより、すべてをシームレスに利用することが可能 ユーザーインターフェースは、HTML5で作り直された 当日のデモンストレーション: SAS® Customer Intelligence 360 "役割に応じた"アナリティクス Software as a Serviceクラウド型 オムニチャネル:包括的なカスタマーインテリジェンスHub 当日のデモンストレーション: SAS® Visual Investigator 脅威の検出は今や自動化することが可能。ウェブサイトやソーシャルメディア、様々なデータベースから情報を収集し、それぞれ異なるデータソース間の関連性を見つけ出す アナリストが、効率的で効果的な調査活動を行うことが可能 不正検知、公共のセキュリティなど様々な課題に応じた利用が可能 当日のデモンストレーション:   SAS®

Customer Intelligence | Internet of Things | SAS Events
小林 泉 0
SAS Global Forum 2016 開催報告①: Opening Sessionで革新的な新アーキテクチャを発表

また、SAS Global Forumの季節が巡ってきました。このBlogの最初のエントリーは、昨年2015年のSAS Global Forumのご紹介でしたので、Blog開始から早一年がたったということです。いつもご愛読ありがとうございます。このBlogを楽しんでいただいている方々もいらっしゃるようで、嬉しく思います。今年も何回かに分けて、このSAS Global Forum 2016の模様をご紹介をしたいと思います。 今年は、米国ラスベガスで現地時間の4/18-4/21に実施されました。約5,000人のユーザー様やパートナー様が集まる一大イベントです。4/18夜のオープニングセッションに先駆けて、メディア向けの説明会も行われました。 メディア向け説明会が行われたのは、SAS本社 世界の働きたい会社ベスト10に入るSAS、プライベートカンパニーだからこそできる環境づくり(EnterpriseZine) サッカー場やプール、保育所も完備のSAS本社に潜入--プライベートジェットも(ZDNet Japan) SAS® Viya™ - 今年のイベントにおける最大のニュース 去る2016/4/18に行われたSAS Global Forum 2016のオープニングセッションでは、いくつかの革新的なテクノロジーの発表が行われました。例年と少し進行が異なり、オープニングセッションの後半でSASのCEOである、Jim GoodnightからSASの新しいアーキテクチャについての発表があり、会場がどよめきました。 プレスリリース:SAS、「SAS® Viya™」を発表:オープンでクラウド対応したハイパフォーマンス・アナリティクスとビジュアライゼーションのための次世代アーキテクチャ   Jim Goodnightから、アナリティクスをさらに使いやすくし、すべての人が利用しやすいように大きく進化した、SAS Viyaという新しいアーキテクチャの発表を行いました。また、すでに顧客の多くが使用しているSAS9環境と組み合わせてこのSAS Viyaを利用することも可能であるとも話しました。 続けて、SAS Viyaの開発をリードしてきた、Analytic Server Research and DevelopmentのVice Presidentである、Oliver Schabenbergerからこの新しいクラウドベースのアナリティクス&データマネージメントアーキテクチャの概要について説明がありました。 Schabenberger 曰く、 『SASのお客様のアナリティクスへの取り組みや活用方法は様々で、スモールデータからビッグデータ、簡単なアナリティクスから難しい機械学習課題の解決まで非常に多岐に渡ります。ストリーミングデータや蓄積したビッグデータ、構造化データや非構造化データの利用、さらには、個人での利用から数百ユーザーの同時接続利用、クラウドであったりオンプレミスであったり、利用者は、データサイエンティストであったり、ビジネスユーザーであったりなど、様々です。』 『そこで、SASは、データサイエンティストかビジネスアナリストかに関わらず、全ての人が利用することのできる、最新の統合アナリティクス環境を開発しました。SAS Viyaの優れているところは、統合され、オープンな、簡単だが非常にパワフルであり、クラウド環境に適しており、マルチ・クラウドアーキテクチャである点です。』 メディア各社の記事もご参照ください。 アナリティクス一筋40年、SASから生まれた新たなプラットフォームの「Viya」とは(EnterpriseZine) ビジネスアナリティクス、機械学習の進化とSASの新アーキテクチャ(@IT)   SAS Viyaについては、今後もこのblog上でも継続的に情報をご提供していきます。 SAS Customer

Stuart Rose 0
How social brokers is changing insurance

“All for one and one for all” is best known as the motto from “The Three Musketeers”, but this phrase could easily sum up the growing trend in social brokers. With advanced analytical techniques like generalized linear modeling insurance companies have created more granular pricing structures. But despite the assertions

Wayne Thompson 0
Choose your own adventure with SAS Viya

I’ve been giving presentations about SAS® ViyaTM for a couple of months now, and the reactions have been positive. I’m part of a much bigger cast of speakers at SAS who talk about the new analytics platform with key customers and analysts. While some presenters focus on the overarching benefits or the

Data Management
Jim Harris 0
Where should data quality happen?

In my previous post I discussed the practice of putting data quality processes as close to data sources as possible. Historically this meant data quality happened during data integration in preparation for loading quality data into an enterprise data warehouse (EDW) or a master data management (MDM) hub. Nowadays, however, there’s a lot of

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