SAS:Pogled u velike podatke
SAS svojim Visual Analytics‑om ne samo da potvrđuje renome vrhunskog proizvođača softvera i rešenja za analizu podataka, već se svrstava na vodeću poziciju na sve važnijem Big Data polju.
podataka
Forestova analiza sa početka godine kaže da na polju softvera (ili, kako se to danas češće kaže, rešenja za obradu „velikih podataka“) nema previše igrača. Sasvim razumljivo, pošto se radi o tehnologijama za koje je potrebno i dosta novca i dosta znanja za razvoj – za sada su tu samo oni najveći. A, među njima prednjači SAS sa paketom Analytics Suite koji čini preko 20 aplikacija. Upravo ta raznovrsnost je donela prevagu i na polju procene trenutnih mogućnosti i na polju strategije razvoja sistema.
SAS i Big Data
Svaki razgovor na temu Big Data danas otvara mnoga pitanja – od toga šta ovaj pojam sve obuhvata, preko pitanja kome je sve to namenjeno, do toga kako sve to na najbolji način može da se iskoristi. Pokazalo se da svaka industrija, čak i podgrane, ima svoje potrebe tako da se od proizvođača softvera s pravom očekuje da razvijaju proizvode koji su lako prilagodljivi.
Još 2001. godine Dough Laney je artikulisao danas najčešće korišćenu definiciju „velikih podataka“ poznatu kao „tri puta V“, odnosno ispunjenje tri uslova: količina (volume), brzina promene (velocity) i raznovrsnost (variety) podataka. Čitavu deceniju se nijedan drugi opis nije nametnuo kao bolji. Štaviše, ogroman rast interneta i njegove uloge u svakodnevnom životu samo je utvrdio opravdanost definicije. SAS je, prihvatajući ove osnovne odrednice, dodao još dve (promenljivost i složenost) i time odredio strategiju razvoja svojih proizvoda u Big Data domenu.
SAS Analytics Suite je moćan paket koji omogućava da lako i brzo analizirate velike količine podataka i da potom na prigodan način prezentujete rezultate kroz njegov sastavni deo Visual Analytics, na način koji je lako razumljiv svima, a ne samo statističarima. Zahvaljujući dobroj organizaciji od preko dvadeset aplikacija u ovom paketu, fleksibilnost i skalabilnost su ogromne pa se mogu uklopiti u svaku poslovnu ili bilo koju drugu sredinu koja zavisi od dobre analize. U poslednje vreme, pored velikih multinacionalnih kompanija, analizi „velikih podataka“ se okreću mala i srednja preduzeća u cilju što boljeg prilagođavanja tržištima na kojima rade. Arhitektura i ugrađeni modeli za analizu podataka omogućavaju malim poslovnim okruženjima da se upuste u ovaj složeni posao bez zapošljavanja armije analitičara, a jednako važna osobina je mogućnost vizuelne prezentacije čime se menadžmentu olakšava posao na donošenju strateških poslovnih odluka.
Analizom do uštede
Da kvalitetna analiza „velikih podataka“ kompanijama može da donese značajne uštede pokazatelj je optimizacija transporta u UPS‑u. Ova globalna kurirska služba u svojoj drumskoj floti ima 46.000 vozila i sva su opremljena telemetrijskim sistemima. Pored lokacije vozila prate se i drugi vitalni podaci. Pomenimo samo neke: brzina, kočenje, težina… Svi ti podaci, skupljeni iz sekunde u sekundu i dopunjeni dodatnim informacijama koje stižu iz brojnih izvora (recimo, količina goriva natočenog na benzinskim pumpama ili popravke vozila), su propušteni kroz SAS‑ove analitičke alate i kao rezultat dobijena je ušteda u pređenom putu od preko 100 miliona kilometara ili, od preko 30 miliona dolara godišnje. Rezultati su toliko ohrabrujući da se sada isti projekat preneo i na UPS‑ovu avionsku flotu koja svakog dana obavi preko 2.000 letova.
Milan Bašić
