Consentire agli analisti e ai data scientist di trasformare i dati in decisioni nel modo più semplice e immediato possibile, contenendo i costi rispetto alle altre soluzioni sul mercato: è questo l’obiettivo di Sas Viya, la piattaforma cloud native di Sas per l’intelligenza artificiale, l’analisi e la gestione dei dati, che consente di operare con il massimo dell’efficacia anche sui dataset più grandi, per estrarne insight puntuali e mirati.
Ma Sas Viya non è soltanto visualizzazione e analisi dei dati: la piattaforma, infatti, è in grado di sviluppare modelli che consentono l’automatizzazione dei processi, proponendosi di fatto come abilitatore per le smart operations.
I vantaggi competitivi passano dall’intelligenza artificiale
Al centro dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel business c’è la prospettiva di guadagnare un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti, in termini di efficacia e di prestazioni sul mercato. Il processo di decision making supportato dall’analisi dei dati, infatti, consente di utilizzare indicazioni ottenute in tempi estremamente rapidi e considerando una serie di fattori eterogenei che sarebbe stato proibitivo integrare utilizzando procedimenti “manuali” o affidati semplicemente all’analisi di un esperto.
Se si considera quello che il mercato sta evidenziando in questo momento, i tre trend che offrono più vantaggi al mondo del business sono il cloud computing, la transizione alle applicazioni container native e l’uso dell’intelligenza artificiale: proprio al punto di incontro di questi tre ambiti si pone Sas Viya, ideata con l’obiettivo di essere una soluzione di intelligenza artificiale cloud native containerizzata, che può quindi operare con agilità sia in ambienti di public cloud sia in ambienti private cloud, ottimizzando in un ambiente operativo ibrido i workload.
In primo piano velocità, prestazioni e costi
A caratterizzare l’approccio più attuale sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel business c’è il fatto che le aziende misurano l’efficacia e la qualità delle soluzioni e delle piattaforme da implementare utilizzando alcune unità di misura fondamentali, come la velocità, le prestazioni e i costi, a cui deve per forza di cosa aggiungersi anche una flessibilità che consenta di confrontarsi con dataset che con il passare del tempo stanno costantemente crescendo.
A certificare le prestazioni di Sas Viya proprio rispetto a questi parametri è una recente ricerca che Sas ha commissionato a Futurum Group, società di consulenza specializzata sulle tecnologie emergenti applicate alla ricerca industriale.
Dagli oltre 1.500 test effettuati nell’ambito dello studio, che ha messo a confronto Sas Viya con le soluzioni alternative di intelligenza artificiale e machine learning commerciali e open-source presenti sul mercato, è emerso che Sas Viya è in media 30 volte più veloce rispetto alle soluzioni concorrenti, con prestazioni crescenti man mano che aumenta la consistenza dei dataset.
Nell’analisi di un set di dati con più di 300 milioni di dati unici, ad esempio, Sas Viya è stata in grado di dare risultati in meno di 12 minuti, a fronte delle ore necessarie ai i due principali concorrenti analizzati.
Oltre alla velocità, Sas Viya ha evidenziato prestazioni molto interessanti anche prendendo come parametro il contenimento dei costi: stando alle rilevazioni di Futurum Group la piattaforma fornisce infatti tutti gli elementi per prendere decisioni critiche per il business a costi operativi inferiori rispetto ai competitor.
In sostanza, Sas Viya è in grado di essere estremamente flessibile a seconda delle necessità dell’azienda, fornendo gli stessi risultati dei concorrenti a un costo medio inferiore dell’86%, o risultati in media 30 volte superiori a parità di utilizzo delle risorse.
Focus su flessibilità e scalabilità
Tra le caratteristiche più interessanti di Sas Viya c’è inoltre il fatto che la soluzione può essere integrata perfettamente con una varietà di piattaforme, dando alle aziende la possibilità di scegliere dove custodire i propri dati e modelli di intelligenza artificiale o machine learning.
A questo si aggiunge l’estrema scalabilità della soluzione, che può supportare dataset complessi e di grandi dimensioni senza che questo influisca sulla semplicità e sull’intuitività dell’interfaccia utente, consentendo agli addetti ai lavori di identificare rapidamente tendenze e risultati fondamentali per il processo di decision making.
