SAS Visual Analytics, une solution in-memory d'annalyse et de visualisation des Big Data

Par:
fredericmazue

mar, 03/07/2012 - 11:55

SAS lance une nouvelle solution de business intelligence in-avec laquelle les entreprises peuvent notamment :

  • Mettre en œuvre la puissance de SAS Analytics sur des quantités massives de données.
  • Explorer visuellement les données avec une rapidité et une ergonomie incomparables.
  • Partager leurs découvertes avec qui elles veulent, où que ce soit, sur le Web ou via un iPad.

SAS Visual Analytics combine les outils analytiques de référence du marché, une architecture in-memory exclusive, des outils intuitifs d’exploration de données, la prise en charge du modèle distribué Hadoop et différentes options de restitution, notamment sur tablette iPad. Cette solution est actuellement le seul moteur in-memory spécifiquement conçu pour la visualisation d’environnements « Big Data ».

« La vitesse de traitement que confère l’architecture in-memory constitue un avantage considérable », explique Dan Vesset, Vice-président du programme de recherche en Business Analytics d’IDC. « Les entreprises peuvent désormais explorer des quantités massives de données et obtenir en quasi-temps réel des réponses à des questions critiques. SAS Visual Analytics offre même un ‘double bonus’ : la vitesse de l’analytique in-memory jumelée au fonctionnement en libre-service élimine les traditionnels délais requis lorsque les rapports doivent être générés par le département informatique. Chaque entreprise doit en effet aujourd’hui appuyer ses décisions sur des informations analytiques obtenues à l’issu d’un processus aussi instantané que possible ».

 « SAS Visual Analytics permet aux utilisateurs en entreprise d’explorer visuellement les données et ce en toute autonomie », souligne Jim Goodnight CEO de SAS. « On est très loin des lourdeurs des systèmes de requêtes et de reporting traditionnels. En outre, SAS Visual Analytics fonctionne sur des serveurs lame standards et économiques et son architecture in-memory à hautes performances permet d’obtenir des réponses pertinentes en quelques minutes ou secondes – au lieu d’attendre plusieurs heures voire des jours ».

« Le cœur de SAS Visual Analytics s’appuie sur notre serveur analytique innovant SAS® LASR™ qui accélère radicalement l’exploration et la visualisation des données. Nous étendons progressivement ce moteur analytique in-memory à tout notre portefeuille de logiciels de façon à porter toutes les innovations et technologies analytiques que nous avons conçues au cours des 35 dernières années dans les environnements Big Data », ajoute Jim Goodnight. « Avec ses fonctionnalités de publication sur mobile et de visualisation graphique, SAS Visual Analytics est une solution sans égale sur le marché ».

Composant central de SAS Visual Analytics, SAS LASR Analytic Server exploite le système distribué Hadoop (Hadoop Distributed File System) sur le serveur local de stockage pour maximiser la tolérance aux pannes.

SAS Visual Analytics intègre en outre les composants suivants :

  • Mobilité – Outil de visualisation des rapports, de connexion aux serveurs et de téléchargement d’informations à distance.
  • Explorateur – Outil dédié à la découverte, la visualisation, l’exploration et l’analyse des données.
  • Designer – Module de création de rapports et tableaux de bord standards et personnalisés.
  • Administration – Système de gestion de l’environnement permettant aux administrateurs de gérer les utilisateurs, la sécurité et les données.

Les composants serveur fonctionnent sous Linux (Red Hat ou SUSE), le client mobile est disponible pour iPad sur iTunes App Store. D’autres périphériques mobiles seront prochainement pris en charge.

Les configurations de référence de SAS LASR Analytic Server débutent par un serveur à 8 lames et 96 cœurs équipé de 768 Go de mémoire et de 4,8 To de stockage disque. La configuration de référence supérieure est constituée d’un serveur à 96 lames, 1 152 cœurs, 9,2 To de mémoire et 57,6 To d’espace disque.

Site : http://www.sas.com/technologies/bi/visual-analytics.html