Blend, cleanse and prepare data for analytics, reporting or data modernization efforts
Jim Harris takes a deep dive into data lakes and how they relate to the cloud.
¿Qué tienen en común una empresa norteamericana que desarrolla la próxima generación de automóviles sin conductor; una fintech que otorga préstamos en Colombia sin historial crediticio y una farmacéutica global que desarrolla un tratamiento para virus como el Covid-19? Los datos. Considerados como el “nuevo petróleo” o el motor del
When people think about sports, many things may come to mind: Screaming fans, the intensity of the game and maybe even the food. Data doesn’t usually make the list. But what people may not realize is that data is behind everything people love about sports. It can help determine how
Data science expert Andy Pulkstenis describes how to skip common machine learning mistakes.
Thousands of SAS users are migrating from SAS University Edition to SAS OnDemand for Academics (ODA). I thought I would share some of my thoughts, having just finished two books using ODA (Getting Started with SAS Programming: Using SAS Studio in the Cloud and A Gentle Introduction to Statistics Using
If the big banks won’t help when times are tough, customers will turn to smaller, simpler providers. And once they’ve switched, banks will struggle to win them back. I’ve written before about how banks are an essential part of the UK’s social fabric. Our economy depends on the availability of
Sopra Steria è una società di consulenza, servizi digitali e sviluppo software con sede a Parigi. È stata costituita nel 2014 in seguito alla fusione di Sopra e Steria, due società di servizi digitali e software. Ho incontrato Roberto Balzerani, Director Public Sector, Energy & Telco Italy, per discutere delle
La transformación digital es un fenómeno tecnológico y de negocio que continúa con una fuerte inercia dentro de las organizaciones de todas las industrias. Esta inercia ha sido impulsada de forma importante durante la actual pandemia, y se prevé que permanezca como uno de los temas centrales en la agenda
Eduardo Polidoro, diretor de negócios de IoT da Claro, falou sobre o potencial da internet das coisas na digitalização dos negócios e o impacto no setor de seguros Keynote speaker da primeira edição do SAS Insurance Summit, Eduardo Polidoro, diretor de negócios de IoT da Claro, abordou em sua palestra
Em palestra no Insurance Summit 2021, Agustin Terrile, consultor especializado em seguros do SAS, mostrou um pouco das mudanças do IFRS17 do ponto de vista da estimativa de fluxos de caixa e demonstrou as etapas para um modelo acurado e ágil. Terille começou falando sobre o motor de cálculo e
Aimez-vous rêver ? Moi oui et, pour être honnête, je rêve assez souvent. Aujourd'hui je vais vous parler de la banque de mes rêves. Je sais que le sujet est étrange mais pourquoi pas. Alors, à quoi ressembleraient les interactions quotidiennes avec la banque de mes rêves ? Le matin,
We’ve all experienced the value that innovation has brought to our lives. The cloud, enormous data sets and more accurate AI modeling have enabled many organizations to bring new products and services to market in ways we could not have imagined 20 years ago. The health care and life sciences
Minnesota's longitudinal data system integrates early childhood education, K-12, postsecondary and workforce data to create a panoramic view of education outcomes. The merging of systems results in data linking and improves the overall data quality and performance of the P-20 Statewide Longitudinal Education Data System (SLEDS) and Early Childhood Longitudinal
Ready to turn big data into big business insights? Look to the cloud.
Brett Wujek, Principal Product Manager do SAS, mostrou detalhadamente o cliclo analítico e como o SAS Viya ajuda a facilitar o modo como os dados podem ser tratados, oferecendo um equilíbrio natural e efetivo entre os recursos de automação e a interação humana. Wujek frisou a importância da interação humana
Statewide longitudinal data systems (SLDS) have been around for many years, helping states understand students’ paths through the education system and beyond. The COVID-19 pandemic was an opportunity for one state’s SLDS to step up in new ways that helped feed children in need. With the US Department of Agriculture
Digital channels open the door to synthetic identity fraud. Luckily, artificial (AI, that is) can defeat synthetic.
Learn why a data catalog is so valuable in helping you find and use big data at your business.
Fight back against sophisticated money launderers with these 3 techniques.
Dr. Edgar Klenske: "Wir haben definitiv ein Spannungsfeld zwischen vielen Daten, wenigen Daten, aktiven Daten und passiven Daten."
¿Qué importancia tiene considerar la diversidad y la inclusión cuando lanzamos una iniciativa de Analítica? Es decir, ¿qué tan importante es la diversidad y la inclusión para la sociedad? Los estatutos de derechos humanos establecen que: "Todos los individuos son iguales ante la ley y tienen derecho a la misma
1. はじめに 前回投稿しました「SAS/ACCESSのご紹介とSnowflakeとの連携デモ」はご覧になったでしょうか。SASと外部のデータストレージサービスを連携する「SAS/ACCESS」のご紹介と、実際に「Snowflake」というサービスに連携してみました。今回は、その続きとして、10年以上前からビッグデータ・アナリティクスの基本アーキテクチャである、In-Database機能の代表的な機能である、SQLパススルーという機能をご説明し、デモを準備しました。 2. SQLパススルーについて SAS/ACCESS がインストールされている場合、SQLパススルーを使用してデータストレージサービスにクエリできます。接続方法に応じてSQLパススルーは、「暗黙的パススルー」と「明示的パススルー」に分けることができます。 暗黙的パススルーの価値は、作成したSASコードが自動的にデータストレージサービスが処理できるSQLに変換され、そのSQLをデータストレージサービス側に与えることにあります。ですので、SASで実行されたSQLやSASプロシジャに指定されたWHERE句など、可能な限りデータストレージサービス側で処理を行い、結果だけをSAS側に転送することが可能です。一方、明示的パススルーの場合には、DB依存のSQLを明示的に記述することできます。暗黙的パススルーと明示的パススルーについてまとめた表を下に記載していますので、ご覧ください。今回は、暗黙的パススルーについて詳しくご紹介したいと思います。 ▲SAS CommunityでSQL Pass throughについて質問するユーザー 暗黙的パススルーを使用する方が良いか、明示的パススルーを使用するのが良いのか気になるかと思います。実はこのトピックは、SAS Communityでもよく見られ、SAS/ ACCESSを使用している全世界のユーザーにとっても気になる質問です。どちらを使用するかは、どこに基準を置くか、また、SASとデータストレージサービスの環境のスペックによって異なると思います。ですので、皆さんもこのような疑問が生じた場合は、SASに相談してみてはいかがでしょうか。 3. 暗黙的パススルーのデモ 3-1. データの紹介とデモの概要 今回のデモのために、「pets」と「owners」という名前で２つのテーブルをデータストレージサービス(今回は、Snowflake)側に事前に保存しておきました。 「pets」テーブルには、３つのカラムがあります。 Id: ペット固有のid Name: ペットの名前 Type: ペットの種類(犬、猫、その他) Id Name Type 1 オオビ 犬 2 ローザ 猫 3 ワンチャン その他 … … … もう１つのテーブル「owners」にも３つのカラムがあります。 Id: オーナー固有のid Name: オーナーの名前
What if you had a technology solution that creates a real-time link between the customer demand signal and what's happening on the ground? What if plans that are being steered centrally could finally be connected to every shipping lane, while simultaneously, creating cost saving carrier adjustments? The first-of-its kind integration
Gemeenten krijgen nogal wat kritiek te verduren. Er is geen twijfel dat sommige beter kunnen, maar vele zijn sterk gericht op het leveren van hoogwaardige diensten voor hun burgers. Echter, deze 'goed nieuws' verhalen komen zelden in de pers - zelfs niet in de lokale kranten in rustige weken. Zoals
Letzte Woche hatte ich das große Vergnügen, zum ersten Mal an einem Ideathon teilzunehmen (Winterhack). Wer das nicht kennt – diese Art der Veranstaltung ist vergleichbar mit einem Hackathon, nur dass hier weniger das Coden und technische Entwickeln von Prototypen im Vordergrund steht. Vielmehr geht es in der Hauptsache um
지난 글에서는 분석 모델을 배포하기까지 많은 시간이 소요되는 이유, 이를 극복하기 위한 방법으로서 운영계에 적용하는 ModelOps의 개념과 효과를 소개해드렸습니다. 하지만 통상적으로 기업의 의사결정이 분석의 결과만으로 이뤄지지는 않습니다. 분석 인사이트를 기반으로 하되 기업에서 설정한 비즈니스 룰을 확인해야 하며, 기업 안팎의 상황에 대한 검토도 필요합니다. 금융권을 예로 들면, 고객의 신용대출 요청에 따른
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
Learn why integrating EHR data with pharmacy and claims data improves patient care.
SAS' Leonid Batkhan explains the data cleansing task of removing unwanted repeated characters in SAS character variables.
기업에서는 하루에도 여러 차례 비즈니스에 중요한 의사결정을 내리고 있습니다. 최선의 선택을 하기 위해 많은 기업이 강력한 분석 모델을 개발하여 의사결정 프로세스에 분석 결과를 통합하고 있습니다. 하지만 의사결정에 결정적인 역할을 하는 대부분의 분석 모델은 빛을 보지 못합니다. 데이터 중심의 의사결정을 위한 실용화의 마지막 관문을 넘지 못하기 때문입니다. 본 글에서 데이터 중심의
