질병 확산을 억제하고 경제적 영향을 최소화하기 위해서는 인구가 어떻게 이동하는지 분석하고, 지역 내 접촉자를 추적하여 적절한 의사결정을 해야 합니다. 이번 SGF 시리즈에서는 인구 이동 분석과 접촉자 추적 등 SAS 분석 기술이 어떻게 팬데믹 극복을 위한 의사결정을 지원하는지에 대한 SAS 짐굿나잇 회장과 스티브 베넷 글로벌 정부기관 프랙티스 부문 이사의 세션을 소개합니다.
지난 몇 달, 코로나19로 인한 팬데믹으로 전 세계는 다양한 변화를 경험하고 있습니다. 경제와 헬스케어 시스템은 물론, 우리의 일상과 일하는 방식까지 바꿔놓았습니다. 세계 최대 분석 컨퍼런스인 ‘SAS 글로벌 포럼 2020’을 SAS 글로벌 포럼 역사상 최초로 온라인으로 개최하게 된 것도 그 같은 변화 중 하나일 것입니다. SAS 글로벌 포럼은 전 세계 경영진과 산업별
Recently I had an opportunity to talk to one of my favorite authors and thinkers, Simon Sinek. The conversation was far reaching, and thousands of people have tuned in to watch the interview. Our conversation, which took place during our recent Virtual SAS® Global Forum 2020, ranged from the infinite
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
As the Virtual SAS® Global Forum 2020 is running live online, we have a guest blog post today from Udo Sglavo, Vice President of Analytics R&D at SAS. Udo is a long time colleague and co-editor (with me and Len Tashman) of Business Forecasting: Practical Problems and Solutions. In this
SAS users help drive innovation, providing feedback on SAS products through various mediums, including customer advisory boards, communities, SASware ballot ideas and SAS Global Forum. The SAS User Feedback Award is presented annually to a user whose recommendations and insights lead to significant improvements to SAS software. This year SAS
I’m going to be honest. When we decided back in March to pivot our largest event of the year from an in-person event to a virtual one, I wasn’t sure what we were getting ourselves into. I didn’t know how we could replace the in-person networking, the unlimited learning opportunities
I hope you will join me (and over 20,000 of my closest friends) on Tuesday June 16, for the complimentary Virtual SAS Global Forum 2020. The SAS event team has put together an impressive program of live and recorded content. You can create your own virtual experience, selecting from multiple
코로나19가 전 세계적으로 확산되고 장기화되면서 우리는 요즘 삶의 방식이 새롭게 변화하는 모습을 실시간으로 지켜보고 있습니다. 학교에 가서 듣던 수업, 회사에 출근하여 처리하던 업무 등 늘 당연하게 여기던 일상이 대부분 언택트(Untact), 디지털 방식으로 전환되고 있지요. 처음이라 낯설고 아직 불안정한 부분들도 많지만, 지금의 위기 상황을 극복하고 모두가 하루 빨리 건강한 일상을 되찾으려면
Dr. Ryan McGarry might have the most uncanny timing of any documentary producer in history. Just weeks before the novel coronavirus began to saturate headlines, the emergency medicine physician’s Netflix documentary series Pandemic hit the screens of millions of viewers. Six months ago, many of the subjects featured in the
Every year hundreds of dedicated SAS® users and event volunteers work tirelessly to create an amazing conference experience for SAS Global Forum attendees. This year, as you know, COVID-19 changed our plans. But our devoted team of volunteers, including our conference chairs and session presenters, was still determined to provide
SAS Global Forum 2020 is not the conference experience we thought it would be. Thousands of us had planned to gather in person to share our enthusiasm and knowledge about SAS and power of data and analytics. We were going to combine our skills and knowledge to inspire one another
If you’re a SAS user, you know that SAS Global Forum is where you want to be! It’s our premier, can’t-miss event for SAS professionals—that includes thousands of users, executives, partners and academics. It’s also our largest users’ event, organized by users, for users, and this year’s event marks our
What do a Pulitzer prize-winning author, an Emmy award-winning TV personality and one of the top 5 influencers in the world have in common? They’ll all be at SAS Global Forum this year. It’s where analytics enthusiasts and executive thought leaders meet to share strategies, get training in abundance, and
When I attend a conference, one of the first things I do is look at the agenda. This gives me a good overview of how my time will be spent. The next thing I do is find the detailed breakdown of sessions, so I can start building out my own
If you’re like me, you struggle to buy gifts. Most folks in my inner circle already have everything they need and most of what they want. Most folks, that is, except the tech-lovers. That’s because there’s always something new on the horizon. There’s always a new gadget or program. Or
Did you know the first SAS® Users Group event took place before SAS was incorporated as a company? In 1976, hundreds of early SAS users gathered in sunny Kissimmee, FL to share tips and offer feedback before SAS was even officially a company. Our users have continued to influence the
Importing about 4,400 messages worth of data into SAS Visual Text Analytics to exploring it and create an information extraction model.
前回は、ビジネス価値創出につながる「オペレーショナル・アナリティクス for Data Scientist」ユースケースの論文を紹介しました。今回は、企業様にとって、クラウド上のインフラアーキテクチャと分析プラットフォームのデプロイメントについて、ご紹介します。昨今、なぜ「コンテナ」が注目されているのか、そして、クラウドやコンテナ上に分析プラットフォームを移行/構築し、活用することに関心があるのであれば、ぜひ最後までご覧ください。 1．Cows or Chickens: How You Can Make Your Models into Containers モデルは特定の作業（新しいデータをスコアリングして予測を出すこと）として役割を果たしてきています。一方、コンテナは簡単に作成し、廃棄し、再利用できることができます。実際、それらは簡単にインテグレートさせ、パブリッククラウドとオンプレミス環境で実行できます。SASユーザは本論文を通じて、簡単にモデルの機能をコンテナに入れることができます。例えば、パブリッククラウドとオンプレミス環境でのDockerコンテナ。また、SASのModel Managerは様々なソース（オープンソース、SAS、コンテナ等々）からモデルの管理を行うことができます。したがって、この論文はそれらの基本知識と、どのようにSASの分析モデルをコンテナに入れることをメインに紹介します。 2．Orchestration of SAS® Data Integration Processes on AWS この論文では、Amazon Web Services（AWS）S3でのSASデータインテグレーションプロセスの構成について説明します。例としては、現在サポートしているお客様がクレジット報告書を生成するプロセスを毎日実行しています。そして、そのお客様の対象顧客は1カ月ごとに1回その報告を受け取ります。データ量としては、毎日に約20万の顧客情報が処理され、最終的に毎月約600万人の顧客へ報告することとなります。プロセスはオンプレミスデータセンターで始まり、続いてAWSのSASデータインテグレーションでAPR計算が行われ、最後にオンプレミスデータセンターで報告書が生成されます。さらに詳しい情報としては、彼らのアーキテクチャ全体はマイクロサービスを使われていますが、同時にAWS Lambda、簡易通知サービス（SNS）、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、およびAmazon Elastic Compute Cloud（EC2）などの独立した高度に分離されたコンポーネントも使われています。つまり、それらにより、データパイプラインに対するトラブルシューティングが簡単になっていますが、オーケストレーションにLambda関数を使用することを選択すると、プロセスがある程度複雑になります。ただし、エンタープライズアーキテクチャにとって最も安定性、セキュリティ、柔軟性、および信頼性もあります。S3FやCloudWatch SSMのようなより単純な代替手段がありますが、それらはエンタープライズアーキテクチャにはあまり適していません。 ３．SAS® on Kubernetes: Container Orchestration of Analytic Work Loads 現在、Big Dataの時代で、Advanced analyticsのためのインフラストラクチャに対するニーズが高まっています。また、分析自体に対して、最適化、予測が最も重要領域であり、小売業、金融業などの業界ではそれぞれ、分析に対する独自の課題を抱えています。この論文では、Google Cloud
I recently had the incredible opportunity to attend SAS Global Forum in Dallas as a presenter and New SAS Professional Award recipient. At the conference, I was able to learn more about SAS features and applications, share my knowledge of SAS applications in the clinical trials space, and make new
今回は「オペレーショナル・アナリティクス for Data Scientist」をメインテーマとしてご紹介します。企業で分析業務を行うデータサイエンティストの皆様はご存知の通り、モデルは開発しただけでは意味がありません。そのモデルを業務に実装（デプロイ）してはじめて、ビジネス課題を解決し、価値を創出することができるわけです。SASが長年蓄積してきたナレッジをご覧ください。 1．Using SAS® Viya® to Implement Custom SAS® Analytics in Python: A Cybersecurity Example この論文は、SASの分析機能により支えられているプロダクションレベルのアナリティクスソリューションを開発しようとしているデータサイエンティストを対象としています。本文では、SAS ViyaとCloud Analytics Service（CAS）に基づく、CASの構築基盤とサイバーセキュリティを説明します。そして、SASアナリティクスを本番環境でPythonで実装する方法を説明します。 2．What’s New in FCMP for SAS 9.4 and SAS Viya この論文では、下記いくつかポイントをメインとして議論していきます。まず、SASが提供しているFunctionコンパイラー（FCMP）の新しい特徴を紹介し、それから主にFCMPアクションセットを中心とし、リアルタイムアナリティクススコアリングコンテナ（ASTORE）とPythonのインテグレーションについても説明します。それらの説明により、SASの新しいテクノロジーに対し、更なる理解を頂けることを期待しています。 3．Influencer Marketing Analytics using SAS® Viya® この論文はSAS Viyaを使って、マーケティングアナリティクスを行う事例を紹介します。近来、マーケティングはますますインフルエンサーが大きな役割をしめるようになってきています。それらのインフルエンサーたちはソーシャルメディアのコンテンツ作成者であり、多くのフォロワーを持ち、人々の意見に影響を与え、購入を検討する人々にも影響を与えています。インフルエンサーマーケティングは、より伝統的なマーケティングチャンネルと同じようにコストがかかるため、企業にとって最も効果的なインフルエンサーを選択することは非常に重要です。 こういった背景において、この論文では、ソーシャルメディアで本当に影響力をもつ人、そしてその影響程度はなにかについて分析することを目指しています。ケーススタディは、感情面の影響を与えることに焦点を当てています。また、多くのフォロワーを持つインフルエンサーとその色んな投稿とアクティビティを分析します。実施するには、Pythonのライブラリとコードが使用されます。次に、彼らのアクティビティとネットワークを分析して、それらの影響範囲を分析します。これらの分析には、SAS Viyaのテキストおよびネットワーク分析機能が使用されます。データ収集ステップ（Python）はクライアントとしてJupyter Notebookを使用していますが、分析ステップは主にSAS Visual Text Analytics（Model Studio）とSAS Visual Analyticsを使用して行われています。 4．Take
前回に引き続き、SAS Global Forum 2019で公開された論文をご紹介します。今回は、SASユーザを含め、SAS言語とオープンソース言語の機能を共に活用することで、様々なビジネス課題に対応できるようなコーディング事例をいくつかピックアップします。 1．Deep Learning with SAS® and Python: A Comparative Study ご存知の通り、SASはディープランニングに関する専門性の高いかつ豊富な機能と製品を提供しています。この論文では、SASとPythonに対し、それぞれ違うデータタイプ（例えば：構造化と非構造化、イメージ、テキスト、シーケンシャルデータ等々）を使ったディープラーニングのモデリングを比較する論文となります。主にSAS環境でのディープランニングフレームワーク、そして、SASとPython言語のディープランニングプログラミングの違いによって、それぞれのメリットとデメリットの紹介となります。 2．Utilization of Python in clinical study by SASPy Pythonは近年最も使われているプログラミング言語になってきました。そして現在、機械学習とAI領域でもよく使われています。Pythonの一番のアドバンテージはその豊かなライブラリを通じ、多種多様な分析をインプリメントできることです。SASは臨床研究領域で最も強力な分析製品でありながら、さらにPythonを使うことによって、そのレポーティング機能、例えば、データ管理、データ可視化を拡張できます。これもSASプログラマーユーザのキャリアに対し、潜在的なメリットです。その様な背景において、SASPyはその可能性を実現します。SASPyはPythonコードの中でSASのセッションをスタートできるPythonパッケージライブラリとなります。この論文では、基本的なSASPyの使用方法とSASのデータセットを処理するヒントについて紹介しています。そして、Pythonを使って、臨床研究で使えそうなレポーティング機能について検討します。 3．Everything is better with friends: Executing SAS® code in Python scripts with SASPy SASPyはSASがPythonプログラミング用に開発したモジュールで、SASシステムに代わるインタフェースを提供しています。SASPyを通じて、SASプロシージャはPythonスクリプトと構文で実行することができ、かつ、SASデータセットとそれに相当するPythonデータフレームの間にデータを転送することも可能です。それにより、SASプログラマーはPythonの柔軟性を利用してフロー制御を行うことができ、PythonプログラマーはSAS分析をスクリプトに組み込むこともできます。この論文では、Pythonスクリプト内で通常のSASコードとSASPyの両方を使用した一般的なデータ分析タスクの例を幾つか紹介し、それぞれの重要なトレードオフを強調し、多種プログラミング言語ユーザになれることの価値を強調しています。SAS University Edition用のJupyterLabインタフェースを使用し、それらの例を再現するための説明も含まれています。それらのSASとPythonのインテグレーション例はJupyter Notebookとしてダウンロードできます。 ダウンロード：https://github.com/saspy-bffs/sgf-2019-how 4．Modeling with Deep Recurrent Architectures: A Case Study of
例年と同様に、SAS Instituteはグローバル各国でフォーラムを開催しました。日本ではSAS Forum Japanと題して6月11日に東京の六本木で開催され、また、アメリカSAS本社はダラスでSAS Global Forum 2019を開催（4/28~5/1）し、その中では多数の論文が発表されています。本シリーズでは、これらの論文の中から、OSSとSASプラットフォーム製品のユースケース、OSSコーディング開発・運用事例、クラウドアーキテクチャの設計と運用等々の注目された内容を選別した上で、４回に分けて紹介していきます。 第1回「OSS言語から活用できるオープンなSASプラットフォーム」 近年、OSS（オープンソースソフトウェア）プログラミング言語が数多くのデータサイエンティストや企業によって利用され、分析モデルが開発されています。PythonやR、Luaなどデータサイエンティストや開発者たちに好かれたプログラミング言語はアナリティクス業界に革新をもたらしました。SASはそれらのOSSユーザと企業の要望に応じ、従来のSASユーザとOSSプログラミングユーザーたちが共同作業、かつ連携できるようなプラットフォームを提供しています。 今回は、OSSユーザがどのような方法を利用し、SASプラットフォーム上で自由自在なデータ分析を行えるのかをテーマとし、SAS Global Forumで公開した論文をご紹介します。 1．Open Visualization with SAS® Viya® and Python この論文では、オープンソース言語の一つであるPythonに関し、SAS ViyaのSWAT（Scripting Wrapper for Analytics Transfer）を通じて、メインにオープンソースのグラフィックテクノロジー、特にPythonのMatplotライブラリ、そして現在主流となっているD3の可視化フレームワークとのインテグレーション技術について紹介しています。本文で用いた例は、統計プログラミングのサンプルを使って、Jupyter NotebookからSAS Viyaの機能を呼び出し、最終的に、mpld3で作られた静的なグラフを動的グラフに変更した例となります。 2．SWAT’s it all about? SAS Viya® for Python Users SASは2016の7月にPythonライブラリSWATをリリースしました。それにより、PythonユーザはSASのCASに接続して、SAS Viyaの各種機能を使えるようになりました。SWATを利用することで、SAS言語バックグラウンドを持っていないユーザには、SAS言語ユーザと同じくCASとSAS Viyaの各種機能を使用できるようになります。この論文では、Python SWATを通じて、CASセッションへ接続し、PythonからCASへデータをロードし、さらにCASアクションで実行して分析する一連作業をデモンストレーションの形で紹介します。使用するデータは、SASほかのアプリケーション、例えばVisual Analyticsなどでも利用できる様子を紹介します。 3．Deploying Models Using SAS® and Open Source 近来、機械学習と人工知能の議論はほとんどの時間がモデル開発の議論に費やされています。しかし、モデルによって得られる洞察をどのように効率的にビジネス価値創出に適用するかに関してはほとんど議論されていません。この論文では、モデルの構築に応じ、Docker、Flask、Jenkins、Jupyter、Pythonなどのオープンソースプロジェクトとの組み合わせで、SASを使用してモデルを展開するためのDevOpsプリンシパルの使用例を紹介します。例に使われている関連アプリケーションはグローバルなユーザベースを持つ資産上のレコメンド・エンジンとなります。この使用例は、セキュリティ、待ち時間、スケーラビリティ、再現性に直面する必要があることをめぐってディスカッションします。最後に、その解決策となるソリューションとその課題となる部分を含めて説明します。 4．SAS®
As a company, SAS consistently supports #data4good initiatives designed to help those less fortunate around the world. SAS Press team members recently took some time to reflect on the SAS initiatives that inspired them. We thought this would be a good opportunity to introduce some of the team who work
Submit your ideas for SAS Global Forum 2020, and share your knowledge with SAS users worldwide.
Move over video games and sports. Make room for escape rooms. This burgeoning form of entertainment found its roots in the video gaming movement. Escape rooms tap into a player's drive to reach the next level, solve a puzzle and win. Escape rooms present a physical game that traps you
At SAS Global Forum 2019, Daymond Ling presented an interesting discussion of binary classifiers in the financial industry. The discussion is motivated by a practical question: If you deploy a predictive model, how can you assess whether the model is no longer working well and needs to be replaced? Daymond
I just spent four inspiring days talking to customers about the many ways they are putting analytics into action in their organizations. From computer vision models that interpret medical images to natural language processing models that analyze supply chain records, SAS users are doing ground-breaking work with analytics and AI.
To say Michio Kaku is smart is an understatement. For a science fair in high school, he built a particle accelerator made of 400 pounds of scrap metal. Have you ever watched the TV show, The Big Bang Theory? Sheldon and Leonard support string theory research on the show. Kaku
SAS Global Forum 2019もいよいよ最終日を迎えました。一日目、二日目、三日目に引き続き、最終日の参加レポートを掲載します。 データサイエンティストに必要な倫理 本日は”The Good, The Bad, and The Creepy: Why Data Scientists Need to Understand Ethics”というセッションに参加してきました。数十年前、データの活用はあくまで統計学の中のみのものであり、扱えるデータの数もごく少数でした。しかし、計算機の発展、理論の進歩、機械学習との交わりにより、近年では膨大かつ複雑なデータも処理することができるようになりました。それに伴い、データ分析の際のごく少数のミスもしくは悪意のある行為によって多くの人々に甚大な被害をもたらしてしまう可能性があると指摘しました。データサイエンスは非常に強力ですが、それを適切に活用するためにデータサイエンティストには倫理観が必要不可欠です。特に「引き起こしうる害」を認識し、「同意」に基づいてデータを使用し、「自分が何を分析しているか」を正確に把握することが必要と指摘し、特に三点目の重要性を強調しました。 分析に用いるアルゴリズムは適切かについて、常に気を配らなくてはありません。アルゴリズムが害を引き起こす例として、あるバイアスの持ち主が書いたプログラムにはそのバイアスが含まれている事例を紹介しました。例えば、Webでの検索結果にジェンダーギャップや人種間格差が見受けられるのは、関連するバイアスも持つ人物が書いたアルゴリズム内にそのバイアスが反映されているからかもしれません。他の例として、アルゴリズムに対する根本的な理解不足が問題を引き起こしうる事例を紹介しました。例えば、二つの要素が明らかに無関係と思われる場合でも、あるアルゴリズムが相関関係を見出したという理由でその二要素に関係があると結論付けてしまうのは、そのアルゴリズムについての理解が足りていないということです。数理統計をブラックボックスとみなしてはならず、背景理論について正確に把握し、何を分析しているかを意識し続けることが必要不可欠だと語りました。 また、これらに基づき、将来データサイエンティスト間にヒエラルキーが生じる可能性を指摘しました。基礎的な数学・統計学の知識があるだけでは不十分。倫理や関連法律を理解しそれをアルゴリズムに照らし合わせ、顧客や無関係な人々に害を与えてしまう可能性がないかを吟味し、必要に応じて手法を変えられるデータサイエンティストがヒエラルキーの頂上に来るはずだと主張し、倫理の重要性を強調しました。 SAS Global Forum 2019 に参加して 今回のSAS Global Forum 2019で最も印象に残ったことは「アナリティクスの可能性」です。本日の基調講演で、理論物理学者のミチオ・カク氏は「将来、すべての業界にAIが導入される。人類にとってロケットは大きな革命だったが、今後、データを燃料、アナリティクスをエンジンとして、さらに大きな革命が起ころうとしている。」と語りました。実際、様々なセッションへの参加を通して、アナリティクスが活躍する分野が非常に多岐にわたっていること、そしてそのインパクトが非常に大きいことを改めて実感し、将来私たちの生活がどのように変わっていくのかと想像して心を躍らせました。また、学生向けセッションへの参加を通じて、「アナリティクスを用いて世界を変えたい」という志を抱く同年代の学生が世界各地で切磋琢磨していることを知りました。近い将来、彼らと力を合わせて社会に大きなインパクトをもたらす”何か”をするため、今後も日々精進します。
