`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Начались поставки SAS In-Memory Statistics for Hadoop

0 
 

Начались поставки SAS In-Memory Statistics for HadoopКомпания SAS объявила о старте продаж решения для анализа больших данных с помощью технологии in-memory. Пакет SAS In-Memory Statistics for Hadoop позволяет значительно сократить время обработки аналитических запросов при работе с большими данными.

Решение обеспечивает анализ «больших» данных с помощью технологии in-memory, возможность использования широкого спектра аналитических алгоритмов для исследования и моделирования в распределенной среде Hadoop.

Эти преимущества позволяют сократить время обработки аналитических запросов при работе с большими данными, отметили в компании. Так, построить дерево решений на таблице объемом 467 ГБ с 520 колонками и 120 млн строк теперь можно всего за 10 минут, а случайный лес из 10 деревьев строится за 4 минуты. На текущий момент это самый быстрый инструмент применения методов углубленной аналитики во всей линейке SAS.

Новый продукт работает по принципу интерактивного программирования и позволяет нескольким пользователям совместно изучать и анализировать данные, создавать и сравнивать модели, а также оперативно работать с большими объемами информации на базе технологии Hadoop. Пользователь получает доступ в режиме интерактивного программирования ко всем основным методам статистического анализа и машинного обучения. Среди них — линейная и логистическая регрессии, обобщенные линейные модели, деревья решений и случайный лес, прогнозирование временных рядов, анализ текстовых данных, кластеризация и др. При этом есть возможность выполнять вспомогательные и служебные задачи: готовить данные к анализу, выделять значимые предсказания, сравнивать модели, формировать код применения моделей.

На основе анализа информации о том, какими продуктами и услугами воспользовался или пользуется каждый клиент, определяются типовые профили потребления продуктов и услуг, на выходе для каждого клиента выдается продукт/услуга, которые являются для него наиболее востребованными.

Технология Hadoop повышает надежность системы за счет использования кластера серверов, что позволяет гарантировать сохранность данных при одновременном снижении стоимости аппаратного обеспечения, высокой степени масштабируемости, отсутствии жестких требований к формату данных и их предобработке.

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT