Actualités : analyse de données, Business Intelligence, Data Science, Big Data


SAS nommé parmi les « Leaders » du Magic Quadrant de Gartner dédié aux outils de qualité des données


Rédigé par Communiqué de SAS le 18 Mai 2019

SAS annonce avoir été nommé parmi les Leaders du Magic Quadrant de Gartner consacré aux outils de qualité des données(1) pour sa vision complète et sa capacité d’exécution. L’éditeur se voit ainsi reconnu pour la 13e fois consécutive.



Selon les termes du rapport, « Les outils de data management sont essentiels aux transformations numériques des entreprises. C’est particulièrement le cas aujourd’hui, à l’heure où beaucoup d’entre elles disposent de nouvelles fonctionnalités d’automatisation ou d’apprentissage automatique, et ont adopté des workflows orientés métiers ou cloud. »

« La réussite de la transformation numérique et des projets d’intelligence artificielle est conditionnée par la qualité des données. Les entreprises doivent pouvoir se fier aux données alimentant leurs processus analytiques, et mettre en œuvre des politiques de gouvernance afin de réduire leurs délais de rentabilisation », déclare Todd Wright, responsable sénior du marketing produit pour la division Data Management chez SAS. « La qualité des données est intégrée à divers niveaux de nos solutions. C’est ce qui permet aux organisations de prendre des décisions stratégiques mieux informées. »

Les solutions SAS pour la qualité des données comprennent SAS® Data Management, SAS Data Quality et SAS Data Preparation :

SAS Data Management est une composante de SAS Platform. Ses puissantes capacités permettent aux organisations de traiter, d’intégrer et de gouverner leurs données. Quel que soit l’endroit où elles sont stockées (des systèmes existants à Hadoop), SAS Data Management aide les entreprises à accéder à celles dont elles ont besoin et à créer des règles pour en assurer la gestion. La solution offre une méthode standard et reproductible afin d’assurer les processus de traitement et d’intégration sans coût supplémentaire.

SAS Data Quality fournit des données fiables à partir de sources traditionnelles ou émergentes telles que Hadoop, Impala ou Amazon Redshift, et ce sur l’ensemble de leur cycle de vie. En les traitant à l’endroit même où elles résident, SAS permet d’y accéder plus rapidement et de façon plus sécurisée. Les entreprises peuvent ainsi mettre en place des processus reproductibles pour maintenir la qualité en permanence.

SAS Data Preparation utilise la puissance de traitement de SAS Viya® pour aider les équipes de reporting, les data scientists et les analystes à brasser, structurer et nettoyer des données à des fins d’analyse ; à identifier des erreurs ; et à fournir des connaissances à la demande pour accélérer la prise de décisions. SAS permet aux utilisateurs d’effectuer un profiling et d’identifier des problèmes, de prévisualiser des données, et de paramétrer des processus reproductibles afin de maintenir une qualité élevée.

« Nous continuons de renforcer notre leadership en matière de qualité et de gouvernance des données afin que nos clients puissent en extraire les informations et la valeur nécessaires », poursuit Todd Wright.

(1) Gartner, Magic Quadrant for Data Quality Tools, Melody Chien, Ankush Jain, 27 mars 2019




Nouveau commentaire :
Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.


Twitter
Rss
LinkedIn
Facebook
Apple Podcast
App Store
Google Play Store