Volumes de données de toutes sortes, flux continus et faibles coûts de stockage engendrent pour les entreprises une accumulation des données qui peut représenter un écueil. En effet, non maîtrisées ni ordonnées, ces données ne peuvent fournir des informations fiables. C’est pour pallier cette difficulté que SAS, le leader de l’analytique, a fait évoluer sa suite logicielle de gestion des données.
Il est certes profitable pour les entreprises de stocker d’importantes quantités de données, mais seulement si elles peuvent être identifiées et utilisées correctement et au bon moment. Le rôle des data scientists et des équipes informatiques est de proposer des analyses à haute valeur ajoutée, et non de s’atteler continuellement à localiser, nettoyer, fusionner ces données. Quant aux utilisateurs métiers, ils ont besoin d’outils accessibles en libre-service afin d’effectuer leurs propres analyses.
« Peu importe la capacité de stockage de votre organisation, elle finira toujours par atteindre ses limites », prévient Arturo Salazar, responsable régional des solutions SAS Data Management. « La solution n’est pas tant d’acheter davantage d’espace de stockage, mais d’adopter une approche plus intelligente quant aux éléments à conserver, et aux moyens d’y accéder et de les utiliser ».
De meilleures capacités d’analyse grâce à de meilleures données
Une base de données stable et fiable permet d’aboutir à de meilleures décisions et à une productivité accrue. La suite SAS® Data Management comprend d’importantes évolutions relatives à la qualité des big data, fournissant ainsi la garantie d’une gestion des données optimisée.
Gérer les données au-delà des limites
Les capacités de gestion des données de SAS s’étendent aux nouveaux viviers de données tels que les flux, les bases, les données en mémoire ou dans le cloud, et d’autres encore. Les utilisateurs profitent ainsi de bien meilleures performances grâce à un accès complet à l’ensemble de leurs données critiques, mais aussi à l’exécution des processus au sein de l’environnement le plus approprié.
« Il est essentiel pour les entreprises de pouvoir organiser, gérer et traiter des données en provenance de sources traditionnelles ou émergentes », ajoute Arturo Salazar.
Donner vie aux données
Grâce à l’analytique, les utilisateurs peuvent automatiser et optimiser leurs tâches manuelles, s’appuyer sur des fonctions d’apprentissage automatique et accroître leur productivité. Ainsi, SAS Data Quality permet aux data scientists de catégoriser et d’extraire des valeurs pertinentes de données structurées, non structurées et semi-structurées. SAS Decision Manager peut découvrir automatiquement des règles afin d’enrichir les modèles d’analyse existants et favoriser de meilleures prises de décision. Enfin, SAS Event Stream Processing peut identifier des modèles à partir d’événements survenus sur divers flux, et offrir une meilleure connaissance.
« SAS Data Management et SAS Data Quality nous ont aidés à améliorer la productivité de notre agence en offrant à nos utilisateurs un accès aisé aux données, une accélération du traitement des flux, la modernisation de nos processus métiers », relate John Taylor du Département Parcs et Vie sauvage du (Texas Parks and Wildlife).
« Nous avons désormais la possibilité de profiler, nettoyer et croiser les données provenant de sources de données disparates. Notre département informatique a gagné en productivité grâce à l’allègement de tâches telles que la mise à disposition ou la compilation de données. Les conseils de l’équipe SAS nous ont permis de dépasser nos objectifs initiaux en aidant nos analystes à préparer des jeux de données prêts à l’emploi pour nos utilisateurs métiers. Notre administration de tutelle a reconnu les économies de temps, mais aussi celles réalisées sur les logiciels et le matériel, ce qui est pour nous la preuve que notre investissement dans SAS est une sage décision. »
Grâce aux capacités intégrées, embarquées et automatisées de SAS Data Management, les organisations peuvent abandonner leurs méthodes de gestion et de maintenance réactives, et profiter du potentiel de transformation des nouvelles technologies pour générer une valeur immédiate, mais aussi sur le long terme.