Tag: AI

Analytics | Data for Good | Students & Educators
Alex Coop 0
Join the ethical AI discussion at this social coding event

As organizations increasingly use artificial intelligence to collect and analyze data and identify individuals, the topic of ethical AI often rears its head. Last year, Michigan's Integrated Data Automated System flagged more than 540,000 unemployment claims as possibly fraudulent. Thousands of state residents’ accounts were inaccurately flagged, making it almost

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Jihye Yoo 0
[SGF시리즈 #3] 성공의 열쇠 AI, 혁신적인 리더가 성장을 주도하는 방식

싱가포르에 본사를 둔 ADDO AI사는 인공 지능으로 세계를 변화시키고 있는 기술 기업으로, 세계 유수의 기업을 고객으로 두고 있는 있습니다. 이 회사의 공동 설립자 겸 대표 아예사 칸나(Ayesha Khanna)가 지난 SAS 글로벌 포럼에서 실제 기업의 사례를 중심으로 AI 트렌드를 소개하며, AI를 이용하여 경쟁에 앞서갈 수 있는 방법을 소개했습니다. 기계는 우리를 어떻게

Analytics | Artificial Intelligence | Internet of Things
Lee Ann Dietz 0
Modern infrastructure must include analytics

Throughout its history, the United States has invested in infrastructure that leverages new technologies and helps society and its economy thrive. With the advent of trains in the early 1800s, four of the country’s five transcontinental railroads were built with assistance from the federal government. When cars replaced horses and

Analytics
Joon-Hyung Koh 0
누구나 손쉽게 사용 가능한 AI 기반의 시각화 분석

시각화 분석을 위해서는 빅데이터를 활용할 수 있어야 하며, 시각화 및 고급 분석, 셀프 서비스, 리포팅 기능을 갖춰야 합니다. 아울러 데이터 핸들링, 분석, 리포트 생성에 이르는 전 과정에서 인사이트를 확보하고자 하는 모든 이들이 자유롭게 사용할 수 있어야 합니다. SAS AI 기반의 시각화 솔루션은 완전 초보자도 자동 추천과 자동 예측 기능을 사용하여

Advanced Analytics
Byoung-Jeong Choi 0
SAS AutoML이 주도하는 분석 인사이트

AutoML은 최근 몇 년간 가장 빠르게 진화하는 AI기술중 하나입니다. AutoML은 시티즌 데이터 사이언티스트는 물론 데이터 사이언티스트도 더 빨리 더 많은 모델을 구축하고, 모델의 정확도를 개선하여 보다 생산적인 과제에 집중할 수 있게 합니다. 이를 통해 기업은 조직 전반에 업무 효율성과 전문성을 강화할 수 있습니다. SAS AutoML 플랫폼의 핵심은 분석 라이프사이클 프로세스

Analytics
Jihye Yoo 0
2021년 주목해야 할 데이터 분석 8대 키워드

지난해는 전례없는 코로나19 대유행으로 전 세계의 각국 정부 및 기업은 코로나19로 인한 위기를 극복하고자 디지털 트랜스포메이션을 통한 혁신을 가속화한 한 해였습니다. 불확실성 속에 찾아온 2021년, SAS의 여러 전문가들은 2021년 데이터 분석 트렌드를 인공지능(AI), 클라우드, 백신 등의 키워드를 통해 전망했습니다. 2021년 주목해야 할 데이터 분석 8가지 트렌드를 소개합니다. 기업의 임원들이 AI를

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CTOからのあなたへの招待状~#HackinSASを開催

CTOからのあなたへの招待状 ~リアルワールドのためのグローバルデータサイエンス・ハッカソンイベントを開催~ 世界中のどこかにいる有志のあなたへ 従来からSASをご愛顧頂いている皆様、そして、これから新たに出会う皆様、こちらはSAS Instituteでございます。今回は、非常にInspired+Greatなニュースをお届けさせていただきます。 それは、SASがグローバルでHackinSASというデータサイエンス・ハッカソンイベントを開催するということです! 今回のイベントでは、グローバルで参加者を募集しています。もちろん、従来のSASユーザのみならず、開発者やオープンソースユーザ、学生の方々、Startup企業の方々、またはテクニカルパートナーの方々、誰でも参加可能なイベントです。また、今回イベントの主旨としては、皆様の周りにあるデータを用いて、そのデータから有用な情報を得て、リアルワールドのビジネス課題・社会問題を解決するためのソリューションや、よりクリエイティブなデータの使い道を発見することを目指しています。詳細は後述するイベント詳細情報をご参照ください。 SASは長年、データから有用な情報を得て、その情報をリアルワールドの社会問題・環境問題、そしてビジネス課題解決に貢献できる製品やソリューション、そしてサービスを開発し、そのナレッジを貯蓄してきました。また、たくさんのユーザの方々との関わり合いの中で得られた情報などもとても有益なものでした。ハッカソンイベントはまさに、そのような様々なナレッジや発想を持っている皆様に切磋琢磨できる舞台を提供しています。 まずSASのエグゼクティブ・バイス・プレジデント兼最高執行責任者兼最高技術責任者のOliver Schabenbergerからのメッセージをご覧ください。 クリック! では、イベント詳細情報は下記となります。  1.開催スケジュール ハッカソン全期間スケジュール 2020年12月17日-2021年2月15日 チームとテーマの登録期間。 この期間中に、あなたのチームを結成しましょう。そして、課題を定義し、サマリをご提出ください。 2021年1月―2月 リソース確保期間。 この期間中に、ハッカソンをするための無料イネーブルメントリソースを活用して、優位に立ちましょう。 2021年3月 ハッカソン正式開始期間。 この期間中に、あなたとチームメンバーの創造性を輝かせる時がきます。データとSASを使って課題を解決しましょう。 2021年4月 最終ラウンド期間。 最終ラウンドに参加できるチームが選定され、SAS Vector Labsチーム(SAS Innovation Hub)に紹介され、更なる課題解決のためのアプリケーション開発を行うことが可能です。 Virtual SAS® Global Forum 2021(2021年春に開催予定) 2021年のSAS Global Forumで優勝者の結果が公開されます!   事前ライブキックオフミーティング 2021年1月13日13:00 – 14:00オンラインで開催 開催概要: SASのエグゼクティブ・バイス・プレジデント兼最高執行責任者兼最高技術責任者のOliver Schabenbergerが、この他に類を見ないグローバルハッカソンとは何か、そしてビジネスの課題解決や社会貢献のためにアナリティクス、AI、オープンソースをどのように創造的な方法で活用できるのかについてお話します。 ハッカソンズ・インターナショナルのCEOであるAngela Bee ChanとSASのプロダクト・マーケティング・マネージャーであるMarinela Profiの魅力的な対談が行われます。彼らはこのハッカソンの中でできるコラボレーションと、HackinSASが単なる競争以上の価値あるものであるかをお話します。

Advanced Analytics | Artificial Intelligence
Arthur de Crook 0
OpenGate platform helps air transport towards the new normal

SAS, uqudo and iLabs Technologies started a collaboration in OpenGate for touchless and safe travel. OpenGate, based on open source technology and open standards, offers a seamless, automated travel solution based on a reliable platform and technical solution. It enables sharing personal, health and location information between border control, air

Analytics | Data Management
Kalliopi Spyridaki 0
Data governance: The renewed imperative for digital financial institutions

New and more prescriptive privacy and other data-related regulations are elevating data governance to a strategic asset for organizations in all sectors. Data governance can no longer remain confined to a back-end IT operation. As the data-rich financial services sector is now moving fast towards more profound digitization of financial

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data Management | Machine Learning | Programming Tips
Mariana Fontanezi 0
SAS para Ciência de Dados? Sim!

A evolução do analytics e da ciência de dados gera constantes atualizações e transformações nas plataformas de análises. Este artigo tem o propósito de apresentar como o SAS tem acompanhado essa evolução. Ambiente Integrado: uma única plataforma, diversas tarefas O SAS oferece recursos que permitem acessar, explorar, transformar, analisar e

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Byoung-Jeong Choi 0
[AutoML 시리즈 1] SAS AutoML이 주도하는 분석 인사이트

전 세계 모든 산업의 변화를 주도하고 있는 주인공은 단연 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)입니다. 운송, 금융, 엔터테인먼트, 헬스케어, 공공서비스, 에너지, 통신, 교육 등 모든 분야에서 AI는 비즈니스와 일상을 혁신하며 새로운 미래를 열고 있지요. SAS도 2019년 향후 3년간 AI 분야에 총 10억 달러 투자 계획을 발표한 바 있습니다. AI는 데이터라는 경험을 통해 배우고, 이

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Jihye Yoo 0
신속한 의사결정을 지원하는 '클라우드 네이티브' 애널리틱스

오늘 6월 17일(미 동부 시간 기준 16일) 온라인으로 개최한 ‘SAS 글로벌 포럼 2020’에서 SAS는 최신 클라우드 기술을 접목해 의사결정 과정을 가속화하는 AI 기반 엔터프라이즈 분석 플랫폼의 최신 버전 ‘SAS 바이야 4(SAS® Viya® 4)’를 공개하고 마이크로소프트와 클라우드 전환 가속화를 위한 전략적 파트너십 체결을 발표했습니다. 클라우드로 전환하는 비즈니스 IT 트렌드에 발 맞추어

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小林 泉 0
SAS社員としての誇りーミツバチ・森林・絶滅危惧種の保護や医療への貢献にAI/アナリティクスを活用

SASの一つの顔は、アナリティクスで営利目的の意思決定を支援 筆者は、SAS社員として、20年以上に渡りアナリティクスおよびAIで企業・組織を支援してきました。 金融機関における、リスク管理や債権回収の最適化 通信業における、顧客LTV最大化、ネットワーク最適化やマーケティング活動の最適化 製造業における、需要予測、在庫最適化、製造品質の向上や調達最適化 流通・小売業における、需要予測やサプライチェーン最適化 運輸業における、輸送最適化や料金最適化 ライフサイエンス・製薬企業における、業務の最適化 官公庁における、市民サービス向上のための不正検知 など、様々な業種・業務においてアナリティクスの適用によるお客様のビジネス課題の解決に携わってきました。営利目的(ここでは市民サービスの向上も含めることにします)の企業・組織におけるアナリティクスの活用目的は主に以下の3つに集約されます。 収益(売り上げ)の増大 コストの低減 リスク管理 アナリティクスは、いわゆる「データ分析」を手段とし、過去起きたことを把握して問題を定義し、次に将来を予測し、様々な選択肢の中から最適な予測に基づいて意思決定をしていくことになりますが、その過程の中で、起きてほしい事象を予測して促進したり、起きてほしくない事象を予測して防いだり、その予測のばらつきを管理したりということを行っていきます。 このような営利目的でのアナリティクスの活用はSASという会社が誕生した40年以上前から行われており、基本的な活用フレームワークは変わっていません。IT技術の進化によって、利用可能なデータの種類や大きさが、増えてきただけにすぎないと言えます。例えば、昨今のAIブームの代表格であるディープラーニングですが、ディープラーニングという処理方式の進化と、GPUという処理機械の進化によって、非構造化データをより良く構造化しているものであり、もちろんモデリング時のパラメータ推定値は何十億倍にはなっていますが、モデリングのための1データソースにすぎません。もう少しするとディープラーニングも使いやすくなり、他の手法同様、それを使いこなすあるいは手法を発展させることに時間を費やすフェーズから、(中身を気にせず)使いこなせてあたりまえの時代になるのではないでしょうか。 SASのもう一つの顔、そして、SAS社員としての誇り、Data for Goodへのアナリティクスの適用 前置きが長くなりましたが、SAS社員としてアナリティクスに携わってきた中で幸運だったのは、データの管理、統計解析、機械学習、AI技術と、それを生かすためのアプリケーション化、そのためのツール、学習方法や、ビジネス価値を創出するための方法論や無数の事例に日常的に囲まれていたことだと思います。それにより、それら手段や適用可能性そのものを学習したり模索することではなく、その先の「どんな価値創出を成すか?」「様々な問題がある中で優先順位の高い解くべき問題はなにか?」という観点に時間というリソースを費やすことができていることだと思います。そのような日常の仕事環境においては、アナリティクスの活用を営利目的だけではなく、非営利目的の社会課題の解決に役立てるというのは企業の社会的責任を果たす観点においても必然であり、Data for Goodの取り組みとしてSAS社がユニークに貢献できることであり、SAS社員として誇れるところだと考えています。 最終的に成果を左右するのは「データ」 そして、もう一つの真実に我々は常に直面します。クラウド・テクノロジー、機械学習、ディープラーニングなどの処理テクノロジーがどんなに進歩しようともアナリティクス/AIによって得られる成果を左右するのは「データ」です。どのようなデータから学習するかによって結果は決まってきます。 IoT技術で収集したセンサーデータは知りたい「モノ」の真実を表しているだろうか? 学習データに付与されたラベル情報は正確だろうか? 学習データは目的を達成するために必要な集合だろうか? そのデータは顧客の心理や従業員の心理をどこまで忠実に表しているだろうか? 特に、Data for Goodのチャレンジはまさにそのデータ収集からスタートします。ほとんどの場合、データは目的に対して収集する必要があります。そして、下記の取り組みのうち2つはまさに、我々一人一人が参加できる、市民によるデータサイエンス活動として、AI/アナリティクスの心臓部分であるデータをクラウドソーシングによって作り上げるプロジェクトです。 Data for Good: 人間社会に大きな影響を及ぼすミツバチの社会をより良くする 概要はこちらのプレスリリース「SAS、高度なアナリティクスと機械学習を通じて健康なミツバチの個体数を増大(日本語)」をご参照ください。 ミツバチは、人間の食糧に直接用いられる植物種全体の75%近くに関して受粉を行っていますが、ミツバチのコロニーの数は減少しており、人類の食糧供給の壊滅的な損失につながる可能性があります。この取り組みでは、IoT, 機械学習, AI技術, ビジュアライゼーションなどSAS のテクノロジーを活用し、ミツバチの個体数の保全/保護する様々なプロジェクトを推進しています。この取り組みは以下の3つのプロジェクトから成り立っています。 ミツバチの群れの健康を非侵襲的に監視 SASのIoT部門の研究者は、SAS Event Stream ProcessingおよびSAS Viyaソフトウェアで提供されているデジタル信号処理ツールと機械学習アルゴリズムを用いて、ミツバチの巣箱の状態をリアルタイムで非侵襲的に追跡するために、生物音響監視システムを開発しています。このシステムによって養蜂家は、コロニーの失敗につながりかねない巣箱の問題を効果的に理解し、予測できるようになります。 関連ページ:5 ways to measure

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | SAS Events
Suneel Grover 0
SAS Global Forum 2020: Hybrid marketing with SAS Customer Intelligence 360

After careful consideration of the evolving COVID-19 situation, SAS made the decision in March to cancel the in-person SAS Global Forum 2020 conference in Washington, DC. The health and well-being of SAS customers and employees was the company's top priority in making that decision, and while it's unfortunate that we

Advanced Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Unified data model, marketing attribution and AutoML

Excitement levels are high for the March 2020 release of SAS Customer Intelligence 360, which includes multiple years of research and development culminating in enhancements to the platform's underlying data model. The changes will introduce the unification of a comprehensive data model recording both: Customer behavior -- what users are

Advanced Analytics | Customer Intelligence | Data Visualization
Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Hybrid marketing and analytic's last mile [Part 3]

In parts one and two of this blog series, we introduced hybrid marketing as a method that combines both direct and digital marketing capabilities while absorbing insights from machine learning. According to Daniel Newman (Futurum Research) and Wilson Raj (SAS) in the October 2019 research study Experience 2030: “Brands must

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