Move beyond spreadsheets to data mining, forecasting, optimization – and more

SAS' Mary Carter details challenges and benefits of accelerating the delivery of SAS software.
Move beyond spreadsheets to data mining, forecasting, optimization – and more
SAS' Mary Carter details challenges and benefits of accelerating the delivery of SAS software.
Si bien los datos financieros se han utilizado tradicionalmente para evaluar y comparar el desempeño de las empresas, recientemente se ha sumado un nuevo criterio que va ganando relevancia: la información sobre iniciativas ambientales, sociales y de gobierno (ESG, por sus siglas en inglés), que se está utilizando para evaluar
Mesmo após o período mais intenso da pandemia, é exponencial o aumento do número de pessoas que continuam a fazer compras ou acessar serviços financeiros diversos por meio de sites e aplicativos. A Pesquisa FEBRABAN de Tecnologia Bancária 2022 revela que os canais digitais somaram cerca de 80 bilhões de
Origem e benefícios do Laboratório Científico criado pelo SAS, na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. No final do ano passado, o SAS Portugal anunciou a criação de um laboratório científico - designado SAS-FCUL Lab - na FCUL - Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, com o objetivo
La experiencia de compra de millones de personas ha evolucionado recientemente hacia nuevas vertientes. Hoy, a diferencia del modelo tradicional de acudir físicamente a una atienda, recorrer los pasillos, pagar y volver a casa, con el avance de la digitalización y el crecimiento de aplicaciones, surge un nuevo modelo que
Fraud remains a huge challenge for governments and inspectors at all levels, as fraudsters today are more successful than ever. Because many cases are so difficult to detect, there is tremendous potential for technologies such as analytics and AI to support investigations. The social inspectorates in Belgium have recently set
Ah, Valentine’s Day. Whether you love or loathe this sweet holiday, you can’t miss it if you live in the United States. Seemingly by magic, stores begin filling with red and pink treats right after Christmas. And while you might be astonished by the quick switch in your favorite store,
近年、AI/アナリティクス市場に巨大ITベンダーが参入してきたことと、データサイエンティストがその存在感を高めようとしてきたことがあいまって、「予測」、「予測モデル」あるいは「AI予測」、「AIモデル」という言葉が、この市場で一般的になってきました。ビジネスにおいて、データ分析による洞察に基づいてよりよい意思決定と自動化を行うことーこれを「アナリティクス」と言いますーは、筆者がこの世界に足を踏み入れた20年以上前よりもっと前から、一部の「データを武器とする企業」において行われていました。それがより多くの企業に広まってきたということです。 今回は、より多くの方が「予測」について理解を深めてきているところで、その「予測」をもう少し深く理解し、近年の世界情勢において、大きく変化が求められている業界の1つである、流通小売業や製造業のサプライチェーン課題にフォーカスしたいと思います。まさにいま、サプライチェーンの大きな課題はレジリエンス強化です。そのための解決ソリューションとしてデジタルツインが注目されていますが、デジタルツインで何をすべきかを適切に見極めるために必要なおさらいとして、そもそも不確実性とは?について頭の中を整理したいと思います。 アナリティクスとは将来の不確実性に対して勇気を出して踏み出すーつまり行動するーことである。 「予測」という概念が広まることで、「予測」が確率的であるという認知も正しく広まってきました。需要予測値は確率的なものであるため、予測値そのものだけではなく安全在庫を計算するためにその確率を活用し、解約予兆、商品のレコメンデーションへの反応、不正検知、異常検知や歩留まりなど、アナリティクスつまり予測モデルを意思決定に適用するほとんどの意思決定は、すべて確率的なものです。よく見る予測モデル以外でも同様です。最適化も多くの場合その入力となる情報が確率的にばらついているケースが多いですし、近年、古典的な最適化手法が当てはまりずらいビジネス課題、例えばサプライチェーンの最適化、リアルタイムの配送スケジューリングなどの課題やカスタマージャーニーの最適化課題に対して適用される強化学習のアプローチにおいても、将来の報酬を確率的に計算して、目の前の一手を決めているといえます。 ここで唐突に余談ですが、リスクという言葉は日本語だとネガティブな意味に使われることが多いですが、本来はポジティブでもネガティブでもなく、単に確率的なバラツキを意味しています。なのでリスクを管理するということは、単に将来に対して確率的なバラツキを特定し意思決定の要因に組み込むということです。つまりこれはアナリティクスと同義です。なので、アナリティクスとアナリシスは語感は似ていますが、意味はだいぶ異なるということになります。 不確実性の1つは過去の経験から得られる確率 これは、上述した「リスク」です。どのような事象が起きたか?それが起こる確率はどれくらいか?そのインパクトはどの程度か?などについて過去の経験に基づいて洞察が得られるものです。例えば、輸送の遅れ、需要のバラツキ、ITシステムの障害、消費者の購買行動におけるバラツキ、設備などの停止、部品の故障率や製造品質などです。このような不確実性は過去のデータを分析することで予測可能です。このタイプの不確実性を今回は、「予測可能な不確実性」と呼ぶことにします。この「予測可能な不確実性」への対処に関しては、長年の経験から、多くのケースにおいて理論が確立してアナリティクスのベストプラクティスにすでに組み込まれています。 近年ニーズが増えてきたもう一つの不確実性への対応 こちらはずばり、過去に起きてないために予測することが困難な事象です。例えば、COVID-19、自然災害、特定地域での紛争や各国の政治情勢の変化などです。海洋の変化が予測とは大きく異なり漁獲高が計画と大きく乖離して輸出の計画が崩れて困っているという事例も該当します。特にサプライチェーン管理が必要な多くの企業は、近年特にこのような事象により、サプライチェーンが突如として混乱に見舞われるという経験をされているでしょう。このような不確実性は、過去に起きてない事象であっても、あらゆる情報を収集することで将来の起こる可能性についての洞察をある程度得ることができることもあります。ソーシャルメディアを分析することで、その国の経済の先行指標としての洞察を得たり、政治的な変化の予兆につなげるという活用方法も実際にされてきています。しかし、自社のサプライチェーンに関わる世界中のあらゆる状況に対して調べつくすということは、ほとんどの企業にとっては投資対効果的に見合わないと思います。したがって、サプライチェーンにおいては、そのような事象によって混乱した状態からなるべく早く回復するために、自社のサプライチェーンの脆弱性を理解し、起こりうるシナリオを想定して、それに備えることに投資の目を向けます。このようなタイプの不確実性を今回は、「予測困難な不確実性」と呼ぶことにします。 デジタルツインでは二つの不確実性への対応が価値をもたらす デジタルツインですが、そもそもビジネスをデータに基づいた意思決定にしている世界は部分的には47年前からデジタルツインだと言えます(ちょっと強引すぎますかね)。SASは1976年に穀物の収穫高の予測を電子的統計手法で行ったのがスタートです。ITの進化、IOT技術の進化に伴いより多くのデータが観測・収集できるようになり、ビジネスの一部だけでなくより全体がデータの世界で表現できる様になりました。近年ではそれを「デジタルツイン」と呼んでいます。サプライチェーンのデジタルツインを実現して、皆様はどんな課題を解決したいでしょうか?今回取り上げた「予測可能な不確実性」と「予測不可能な不確実性」を理解することで、デジタルツインを活用した「現実世界のよりよい理解」、「その理解に基づく意思決定」、「シナリオ分析」や「シミュレーション」を適切に行うことができるようになり、将来起こりうることに対して、よりよい対処が可能となるでしょう。 この話の続きが気になる方へ SASのデジタルツインの最新の取り組みについてはまずはこちらのプレスリリースをご覧ください。 また、デジタルツインやシミュレーションについて他のユースケースなどご興味ある方は、こちらのCosmo Tech社の(英語)もお役に立つと思います。
NeurIPS 2022 allowed researchers and practitioners to share progress and brainstorm new ideas for advancing machine learning and its related fields.
You're not alone if you’re still seeing local grocery stores with empty shelves. Food shortages are still lingering in 2023. Increases in consumer demand, labor shortages and shipping capacity restraints continue to interrupt supply chains, particularly for grocery retailers. These problems have persisted throughout the pandemic, as seen with the shortages
“El fraude ya no es realmente el problema. Cuando los clientes nos preguntan sobre las novedades y tendencias en esta materia, les hablamos de algo que estamos evidenciado: ya no se trata de resolver temas de fraude, se trata de que las organizaciones puedan realmente autenticar, verificar y validar que
Time series data is widely used in various fields, such as finance, economics, and engineering. One of the key challenges when working with time series data is detecting level shifts. A level shift occurs when the time series’ mean and/or variance changes abruptly. These shifts can significantly impact the analysis and forecasting of the time series and must be detected and handled properly.
A lo largo de 2022, el mundo siguió enfrentando un entorno cambiante dominado por altibajos económicos, una crisis energética provocada por un conflicto bélico, una cadena de suministro que se reinventa, y recuperándose de los estragos de una larga pandemia global. Al mismo tiempo, los cambios culturales, ambientales y la
The word innovation often draws to mind images of self-driving cars, new phones, and shiny tech. Yet, innovation often happens behind the scenes, especially in advanced analytics. Around the world, industries like healthcare, government, banking, manufacturing, and more rely on the latest advancements in analytics. At SAS Explore, an event for
It’s no secret that the big communication service providers (CSPs) companies have seen their traditional revenue streams hit in recent years by a never-ending race to the bottom on pricing. Competition in the market, along with the mass adoption of web-based communications tools (and competitively priced data packages), have made
If Fabrizio Biscotti, vice president at US research and consultancy firm Gartner, is correct that hyperautomation is no longer optional but a ‘condition of survival’ for businesses, then we are indeed entering a new era of retail. It’s a theme we’ve discussed throughout our blog series on hyperautomation – but
SAS' Kirk Swilley and Tom Sabo showcase how you can use perform text analysis on minimal structured narrative data to spot patterns of possible human trafficking.
Sin importar el sector en el que se encuentre, los analistas coinciden en que el 2023 será un año de importantes retos para Latinoamérica. Los países y las organizaciones latinoamericanas deben procurar acelerar su innovación y avanzar en sus procesos de transformación digital, no solo para reducir las brechas con
Para millones de personas, además de obtener los servicios y productos que prefieren, la experiencia que les puedan ofrecer las marcas es cada vez más relevante y puede marcar la diferencia entre seguir siendo leales a ellas o abandonarlas. Hoy, las organizaciones están conscientes de esto, por lo que
SAS' Sylvia Kabisa shows you how an online media company might use SAS to offer targeted discounts through personalized pricing.
Está sucediendo en casi todas las regiones del mundo, y Latinoamérica no es la excepción: las economías que tienen una mayor cultura analítica y de adopción de inteligencia artificial son las que más están logrando crecer en la actualidad. Al comparar reportes de crecimiento de países del Fondo Monetario Internacional
Data science teams are no longer comprised of tiny groups of Ph.D. holders exploring cutting-edge projects. Organizations that wish to stay competitive in their marketplaces today need effective data science teams. A strategy to effectively apply advanced analytics and data science to drive better products, services and decisions has many
Los desafíos actuales de las organizaciones están claros, por lo menos en lo que tiene que ver con el objetivo de mejorar su llegada al mercado. Las empresas hoy están ante la necesidad de habilitar las plataformas y los datos adecuados para que los colaboradores puedan acceder a la información
SAS' Marinela Profi and Sophia Rowland elaborate on IDC including SAS among the leading platform providers for Machine Learning Operations.
Cuando se habla de Big Data en la industria BFSI (como es conocida a nivel internacional la industria de servicios financieros incluyendo banca y seguros), se hace referencia a oportunidades, crecimiento, transformación y futuro. Muy pocas industrias tienen, generan y agregan tantos datos como la de los servicios financieros. Para comenzar, las empresas de esta industria deben entender y analizar más que muchas otras el comportamiento de los clientes, no solo por el cumplimiento de normas, sino también por
Cada vez que se habla de mercados en recesión, gestionar los riesgos se vuelve prioridad. Con las condiciones cambiantes que viven los mercados, en los que las tasas de interés van al alza, hay preocupaciones por la inflación y se tienen que enfrentar los efectos económicos de las tensiones geopolíticas
Conocer las limitaciones es importante a la hora de comenzar cualquier proyecto de mejora. Desarrollar una estrategia en analítica figura entre las cosas que pueden generar mucho valor para una empresa, pero es crucial entender lo que nos impide hacerlo. En este artículo quiero recomendar, a las compañías que están
Anuja Nagpal and Yonglin Zhu of SAS R&D reveal how, MLPA – without any code and within a given timeframe – finds an effective pipeline for a data set after applying data preprocessing, feature engineering and modeling with hyperparameter tuning.
Vor gut zwei Jahren hat die für den DACH-Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz) zuständige Niederlassung des US-amerikanischen Software-Herstellers SAS Institute begonnen agile Methoden im Software-Vertrieb einzusetzen. Die Hauptmotivation für den damaligen Start der Initiative lag in der Hebung ungenutzter Potentiale im Zusammenhang mit der Generierung von Neugeschäft (auch als Demand- bzw.
Tal y como comentamos durante el evento realizado con Expansión y McKinsey en nuestras oficinas, en el contexto de incertidumbre actual, las aseguradoras han tenido que subirse al tren de la digitalización para seguir creciendo. La crisis del COVID como acelerador de la digitalización en el sector seguros En un