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El Big Data impulsa la modernización de la analítica con SAS Visual Statistics

La solución in-memory que permite impulsar el desarrollo de modelos, la productividad y la precisión.

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La solución SAS Visual Statistics permite a las organizaciones que gestionan su Big Data, acelerar la construcción de modelos y transformar la visión analítica del negocio en éxito, de una forma más rápida y precisa.

 

Con ella varios usuarios pueden crear y modificar modelos predictivos con grandes volúmenes de datos de distintos tipos. La solución utiliza los métodos de análisis de regresión y estimación, clasificación y agrupamiento para presentar los resultados analíticos de una forma visual, lo que permite acelerar la capacidad de descubrir relaciones entre variables y determinar cuáles afectarán y de qué forma a los resultados.

 

“La clave para optimizar los resultados analíticos es la capacidad de ejecutar modelos de forma iterativa, cada uno con pequeños cambios, de manera que se pueda determinar cuál de ellos proporciona una mayor precisión”, ha comentado el vicepresidente y director de investigación de Ventana Research, Tony Consentino.

 

La arquitectura en memoria de la solución permite una ejecución casi instantánea con una interfaz interactiva de uso sencillo, gestiona la persistencia de datos en la memoria del sistema para evitar la carga repetida e ineficiente de los datos almacenados en discos, siendo capaz de gestionar grandes volúmenes de información. En cuestión de segundos, varios usuarios pueden ver el impacto de los cambios realizados en la configuración del modelo.

 

SAS Visual Statistics está indicado para su implementación en entornos de grandes volúmenes de información, así como para departamentos o medianas empresas que operan con varias plataformas tecnológicas, incluyendo los sistemas de bases de datos de procesamiento paralelo como Pivotal y Teradata o distribuciones de Hadoop como Cloudera o Hortonworks, hasta servidores departamentales.



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Fernando Rubio Román, CTO de Microsoft España. TECNOLOGÍA
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