SAS言語環境のアップデート

SAS言語は、1970年代初頭に農業データを分析し、作物の収量を向上させるため北カロライナ大学で連邦の研究助成金のもと開発されました。SAS言語は、データ管理や統計分析に使用される多くのコンピュータープログラミング言語の1つとなっています。

SAS言語の主な利用例

企業におけるSAS言語の用途は多岐にわたり、典型的な例は以下の通りです。

  • データ管理
  • データの準備
  • 抽出、変換、格納(ETL)
  • 高度な分析
  • 予測モデリング
  • 多変量分析
  • ビジネスインテリジェンス(BI)
  • レポート作成

SAS言語の強力な機能は、以下の分野で用いられています。

  • 市場調査
  • 信用スコアリング
  • 顧客離反分析
  • 不正検知
  • 保険料設定
  • 金融コンプライアンス
  • リスク管理
  • 意思決定支援
  • 臨床研究
  • 医療
  • 製造
  • 生産能力計画
  • パフォーマンス測定

SAS言語環境をアップデートする

SAS言語環境をアップデートする主な動機としては、総所有コストの削減、柔軟なライセンス条件の取得、PythonやRなどの内部および外部のスキルプールを活用した新しいクラウドネイティブの施設や技術の導入、現行の製品/プラットフォームの置換に関する製品サプライヤーのライフサイクルの指針などがあります。

コスト削減のプレッシャーに直面している、単に新しいクラウドプラットフォームに移行したいなど、理由はさまざまですが、多くの企業はSAS言語環境のアップデートを検討しているのが実態です。

アップデートのための戦略

SAS言語を使用している多くの企業は、多くのビジネスクリティカルな要件を満たすためにさまざまな方法でプログラムとモデルを展開しています。そのため、包括的なSAS言語の現代化戦略を形成する単一のオプションはない可能性があります。大規模な組織では、次の点に注意して、現代化する際に複数のオプションを検討する必要があります。

  • 規制上の制約
  • ビジネス機能に対するリスクの許容度
  • パフォーマンスの期待値とサービスレベル契約(SLA)
  • コスト、予算、および時間枠
  • 管理者、開発者、エンドユーザーのトレーニングとリソースの採用の容易さ
  • 新しい機能や施設の導入の要求
  • 置換技術の未知の影響

近代化の3つの課題

人:ユーザーは、新しい技術を受け入れる意欲や能力が異なります。彼らが慣れ親しんでいるものと類似していても、技術習得が必要です。新しい言語、新しいユーザーインターフェース、または新しいプラットフォームへの移行に関連する技術習得の要件は、かなり大きいと予想されます。管理者、パワーユーザー、およびITチームも、新しいものについて技術習得を受ける必要があります。

プロセス:大規模な組織は、多くのユーザーとワークフローをサポートする傾向があります。これらの多くはSAS言語アプリケーションを使用しており、その多くは固有で重要です。重要なプロセス(例えば、自動的な信用リスクの決定など)は、しばしば複数の政府および/または業界の規制の対象となります。技術の変更には、高額で時間のかかる再検証が必要になることがあります。規制を遵守するためには、モデルや意思決定プロセスが規制当局に透明かつ説明可能である必要があります。

テクノロジー:SAS言語を通じて提供される主要な技術的機能には、データへのアクセスと利用、および推奨事項や意思決定を生成するモデルの開発と実行が含まれます。組織は、高い信頼性、耐久性、拡張性、性能、およびコスト効率性のレベルを維持する必要があります。

テクノロジーに関する主な考慮事項

データストレージ:データの保存場所がローカル、リモート、分散、クラウドなどにあるかどうかは、ランタイムのパフォーマンスに重要な要因です。たとえば、永続的なデータファイルは部門のファイル共有やクラウドストレージバケットに保存されることがあります。

サービスレベル契約(SLA):ステークホルダー間のSLA(サービスレベル契約)を理解することは重要です。これには、ビジネスユーザー、IT、外部顧客、パートナー、規制当局などが含まれます。ビジネスユーザーは、機械学習モデルが特定の時間枠内で結果を生成することを期待するかもしれません。規制当局は、特定の形式の出力を期待しているかもしれません。顧客は、特定の成果物やAPIの定期的な配信に支払いをしているかもしれません。

SAS言語のパフォーマンス要件:適切に構築されたSAS言語のアプリケーションは高速かつ効率的です。技術の変更には、対象技術、インフラストラクチャ、およびアーキテクチャのコストを理解するために、スループットとパフォーマンス特性を慎重に考慮する必要があります。これらの要件は、各展開とワークロードの具体的な条件に応じて異なる場合があります。SAS言語のアプリケーションは、通常、CPU、メモリ、および帯域幅を含むコンピュータリソースを効率的に利用します。一方、RやPythonの同等のアプリケーションでは、通常、すべてのデータをメモリに保持する必要があり、大幅に多くのコンピュータリソースを必要とする場合があります。

ライセンスと環境:オンプレミスのアプリケーションをクラウドに移行する際、ソフトウェアライセンスは複雑になる場合があります。

  • 既存の制限的なライセンス条件(特に、オンプレミスとクラウドの展開、および地理的な地域間)
  • 新製品と互換性を保つためのアップグレードまたは再構成の待機中の義務
  • データ量、ネットワークの入出力、および処理能力の見積もり

ソリューションのアップデート

最近までは、SAS言語ソフトウェア環境の近代化は、組織がアプリケーションを別の言語に書き直す必要があることを意味していました。

Altair SLC™は、市場が待ち望んでいた代替のSAS言語環境オプションを提供します。これにより、顧客は既存のIPやアプリケーションへの投資を保持しながら、異なるC++やJavaコンパイラ、別のデータベースベンダーを選択するのと同じように、サプライヤーを切り替えることができます。これは、将来にわたって確実なデータ分析戦略を構築しようとするSAS言語ユーザーの見通しを変えます。組織はAltair SLCに移行し、同じSAS言語アプリケーションを低コストで実行できるだけでなく、Python、R、およびクラウドプラットフォームを含む他のテクノロジーを採用する柔軟性も持ちます。

Altair SLCへの移行は簡単です。

  • Altair SLCへの移行には、他のテクノロジーへの移行と比較して、再トレーニング、中断、およびエラーのリスクが最小限に抑えられます。
  • Altair SLCは非常に効率的です。大規模なコンピューティングを利用してパフォーマンスの問題を解決する他の代替技術と比較して、はるかに少ないリソースを消費します。
  • Altair Unitsを含む柔軟なAltairライセンス条件は、安心感と柔軟性を提供します。

Altair SLCが貴社のSAS言語プログラムをどのように実行するのか、ご興味をお持ちの方はこちらから試用ライセンスをお問い合わせください。

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カテゴリー: Altair Global Blog, データアナリティクス, 製品情報

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