Avec 2,5 quintillions* d’octets de données créés chaque jour dans le monde, les entreprises doivent trouver des moyens efficaces pour en préparer l’analyse. SAS, le leader de l’analytique, propose SAS® Data Preparation afin de fournir aux professionnels de l’analyse et aux utilisateurs métiers une application interactive, temps réel et self-service simplifiant le processus de préparation des données en vue d’une exploitation analytique.
« Les analystes métiers et les data scientists ont besoin d’outils intuitifs et self-service pour structurer leurs données à la fois pour l’analyse et le reporting. Attendre que le département informatique ou les spécialistes de la donnée fournissent les données n’est plus une option viable, du fait du rythme de l’innovation » déclare Ryan Schmiedl, Vice President of Product Management chez SAS. « SAS Data Preparation offre une expérience utilisateur conviviale permettant aux analystes de préparer rapidement et efficacement des données pour une exploitation analytique, tout en allégeant la charge du département informatique. En outre, les processus de gestion de données générés automatiquement peuvent être réutilisés par d’autres métiers, dont l’informatique. »
Conçu avant tout pour les analystes et tirant parti de la puissance de calcul particulièrement rapide de SAS® Viya®, SAS Data Preparation aide les spécialistes chargés de la conception de rapports, les data scientists et les data analysts à combiner, modeler et nettoyer les données pour l’analyse, tout en identifiant les erreurs et en fournissant les données à la demande afin d’accélérer les prises de décision de l’entreprise.
SAS Data Preparation permet également aux utilisateurs d’identifier des problèmes, de prévisualiser des données et de créer des processus réutilisables garantissant la qualité de données. La solution intègre ensuite la préparation individuelle des données directement dans les flux d'analyse et de reporting.
« Alors que les entreprises s’efforcent de réduire les délais de préparation des données pour consacrer plus de temps à l’analyse, elles ont besoin de solutions faciles à utiliser » commente Paige Bartley, Senior Analyst for Data and Enterprise Intelligence chez Ovum. « Avec SAS Data Preparation, les utilisateurs métiers peuvent désormais bénéficier de fonctions de préparation de données sans quitter l’écosystème SAS, ce qui a pour effet de réduire la charge du département informatique, tout en tirant parti des contrôles de gouvernance et de la capacité de traitement offerts par la plate-forme de SAS. »
Avec ses fonctions graphiques, SAS Data Preparation aide les utilisateurs à :
• Gérer les données : accéder, intégrer, visualiser, filtrer et réaliser des requêtes sur les données. Intégrer des sources de données relationnelles, dont Apache Hadoop, jeux de données SAS, fichiers CSV et réseaux sociaux.
• Préparer les données : combiner et modeler des données en temps réel, et créer des processus batch réutilisables et contrôlables.
• Nettoyer les données : Profiler, standardiser, « parser » (analyse grammaticale), rapprocher des données et identifier les types de données.
• Gérer et gouverner les données : automatiser les tâches de préparation des données, surveiller les traitements et simplifier la gestion des tâches, à travers les environnements utilisateurs.
• Collaborer : partager des données et des plans de préparation des données entre tous les utilisateurs pour améliorer la collaboration, et mettre en œuvre des flux d’activité projets pour les alerter de tout changement ou mise à jour.
*quintillion = 1018 selon échelle pays anglo-saxons
« Les analystes métiers et les data scientists ont besoin d’outils intuitifs et self-service pour structurer leurs données à la fois pour l’analyse et le reporting. Attendre que le département informatique ou les spécialistes de la donnée fournissent les données n’est plus une option viable, du fait du rythme de l’innovation » déclare Ryan Schmiedl, Vice President of Product Management chez SAS. « SAS Data Preparation offre une expérience utilisateur conviviale permettant aux analystes de préparer rapidement et efficacement des données pour une exploitation analytique, tout en allégeant la charge du département informatique. En outre, les processus de gestion de données générés automatiquement peuvent être réutilisés par d’autres métiers, dont l’informatique. »
Conçu avant tout pour les analystes et tirant parti de la puissance de calcul particulièrement rapide de SAS® Viya®, SAS Data Preparation aide les spécialistes chargés de la conception de rapports, les data scientists et les data analysts à combiner, modeler et nettoyer les données pour l’analyse, tout en identifiant les erreurs et en fournissant les données à la demande afin d’accélérer les prises de décision de l’entreprise.
SAS Data Preparation permet également aux utilisateurs d’identifier des problèmes, de prévisualiser des données et de créer des processus réutilisables garantissant la qualité de données. La solution intègre ensuite la préparation individuelle des données directement dans les flux d'analyse et de reporting.
« Alors que les entreprises s’efforcent de réduire les délais de préparation des données pour consacrer plus de temps à l’analyse, elles ont besoin de solutions faciles à utiliser » commente Paige Bartley, Senior Analyst for Data and Enterprise Intelligence chez Ovum. « Avec SAS Data Preparation, les utilisateurs métiers peuvent désormais bénéficier de fonctions de préparation de données sans quitter l’écosystème SAS, ce qui a pour effet de réduire la charge du département informatique, tout en tirant parti des contrôles de gouvernance et de la capacité de traitement offerts par la plate-forme de SAS. »
Avec ses fonctions graphiques, SAS Data Preparation aide les utilisateurs à :
• Gérer les données : accéder, intégrer, visualiser, filtrer et réaliser des requêtes sur les données. Intégrer des sources de données relationnelles, dont Apache Hadoop, jeux de données SAS, fichiers CSV et réseaux sociaux.
• Préparer les données : combiner et modeler des données en temps réel, et créer des processus batch réutilisables et contrôlables.
• Nettoyer les données : Profiler, standardiser, « parser » (analyse grammaticale), rapprocher des données et identifier les types de données.
• Gérer et gouverner les données : automatiser les tâches de préparation des données, surveiller les traitements et simplifier la gestion des tâches, à travers les environnements utilisateurs.
• Collaborer : partager des données et des plans de préparation des données entre tous les utilisateurs pour améliorer la collaboration, et mettre en œuvre des flux d’activité projets pour les alerter de tout changement ou mise à jour.
*quintillion = 1018 selon échelle pays anglo-saxons