Множество крупных компаний сталкиваются с необходимостью обработки значительного объема данных, связанных с бизнес-процессами и многочисленными клиентами. Нередко возникает ситуация, когда требуемая скорость анализа информации и ее количество приближаются или превышают порог имеющихся в организации вычислительных мощностей. Такой близкий к критическому порогу объем информации иногда называют "большими данными".
"Умение оперативно анализировать "большие данные" предоставляет уникальные возможности для управления рисками в банках и страховых компаниях, для анализа больших потоков данных в телекоме, для сложных аналитических задач в энергетике, госсекторе и т.д.", - сказал генеральный директор SAS Россия/СНГ Валерий Панкратов.
Программный продукт SAS High Performance Analytics (HPA), по заявлению производителя не имеющий в мире полноценных аналогов, ускорит работу с "большими данными" и сделает расчеты примерно в полтора раза точнее. HPA уже пользуются некоторые зарубежные клиенты SAS, но в России переговоры с потенциальными заказчиками пока только ведутся, рассказал РИА Новости руководитель направления аналитики и гарантирования доходов SAS Россия/СНГ Андрей Свирщевский.
Скорость проведения анализа увеличивается за счет того, что вычисления при использовании HPA производятся непосредственно в оперативной памяти современных блейд-серверов (технология in memory), на которых, как правило, размещаются базы данных компаний. Из-за того, что для анализа не требуется выгружать данные с сервера, где они хранятся, на выявление закономерностей и построение моделей будет уходить секунды и минуты, а не часы и дни.
"Кроме того, аналитические модели станут точнее. Главным образом потому, что раньше аналитик из-за дефицита времени запускал анализ 2-3 раза, а теперь сможет запустить многократно, каждый раз оптимизируя настройки. И количество переходит в качество", - добавил Свирщевский, который на примере тестовой базы данных с более чем сотней миллионов записей продемонстрировал, что прирост точности моделей составляет около полутора раз.
Вице-президент одного из партнеров SAS - банка ВТБ24 Сергей Анохин, заметил, что эффективность, скорость и гибкость изменений становятся все более важными среди факторов успеха в бизнесе. "Агрегация данных – процесс трудоемкий. На просчет необходимых аналитических моделей уходит до недели. Имея возможность делать это быстрее, мы могли бы сделать больше итераций, точнее просчитать, что потенциально увеличило бы наш доход. Мы надеемся, что сможем использовать новые наработки SAS", - сказал Анохин на пресс-конференции.
Банкам необходимы аналитические модели, к примеру, для упрощения принятия решений о выдаче кредитов или создания новых предложений для определенных групп клиентов.
Как пояснил Свирщевский РИА Новости, стоимость внедрения решения для бизнес-аналитики зависит от многих факторов, включая объем данных и перечень стоящих перед клиентом задач, но, как правило, окупаемость внедренного решения составляет около года. В большинстве случаев, при внедрении High Performance Analytics потребуется создать отдельный сервер или кластер серверов для хранения данных для анализа, но объем этого хранилища, по словам Свирщевского, как правило, в несколько раз меньше основного банка данных компании.
Кроме High Performance Analytics, презентованной в декабре 2011 года, в среду SAS начала продажи в России многофункционального средства визуализации данных Visual Analytics, которое также работает по технологии in memory.
Клиентами SAS, основанной в 1976 году, сегодня являются более 55 тысяч организаций в 127 странах мира. В России продуктами этой компании пользуются Сбербанк, Альфа-Банк, РЖД, крупные операторы связи МТС и "Мегафон", передает РИА Новости.
