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data tech 2018 講演レポート(AD)

「分析スキルのサイロ化」がアナリティクス・ライフサイクルを分断させている――SAS 畝見真氏

ユーザーに応じて適切なデータ活用環境を提供する「SAS Viya」

 「アナリティクス・ライフサイクル」のスムーズな回転を実現するオープン・AIプラットフォームとして、『SAS Viya』が紹介された。

 『SAS Viya』は企業内に散在するデータや分析スキル、ナレッジなどの統合管理・共有・活用を実現する。オンプレミス環境はもとより、パブリック/プライベート/ハイブリッドのクラウド上で稼働でき、RDB、Hadoop、ストリーミングなどあらゆるデータソースに対応している。それらを整頓して、インメモリー分析エンジンで高速に解析・モデリングし、ビジネスプロセスへと実装するという「アナリティクス・ライフサイクル」をスムーズに回すことが可能だ。

 分析にプログラミングを好むならPythonやRなどの汎用プログラミング言語から必要に応じて『SAS Viya』のAIライブラリを使用できるので、大量データに対する高速なモデリングも容易にできる。さらに出来上がったモデルはすべてリポジトリで統合管理され、再利用や共有が可能だ。またプログラミングスキルをもたないユーザーのためにも、視覚的なUIが用意されている。

出所:SAS Institute Japan 株式会社[画像クリックで拡大表示]

 さらに有用なのが、分析者のスキルに応じて選べる、オープンなインタフェイスだろう。分析エンジンと使用言語は1対1で対応していることが多く、異なる言語を使うユーザーが、同じ環境を利用することは困難だった。しかし、『SAS Viya』では分析エンジンと言語を分離することで、データサイエンティストはPythonやRなどを使用するプログラミング・インターフェース を、アプリケーション開発者はREST APIに対応するAPI インターフェース というように、それぞれ使いたい言語で使用できる最適なインタフェイスを選ぶことができる。また、ビジネスアナリストや一般のビジネスユーザーなどコーディングスキルを持たないユーザーのためにもビジュアル・インタフェイスが用意されており、エンジニアのサポートなくとも自身の手で分析や結果の閲覧などが可能だ。

 他にも多様で豊富なAI&アナリティクス機能として、教師なし学習の「探索」、教師あり学習の「予測モデリング」および、自動チューニング機能を備えた「ディープラーニング」、そして「自然言語処理」や「画像処理」、「フォーキャスティング」「計量経済分析」「最適化」などが網羅的に実装されている。

出所:SAS Institute Japan 株式会社[画像クリックで拡大表示]

 そして、アナリティクス・ライフサイクル全体を単一プラットフォーム上の統合GUI環境だけで実現できることもデータ活用における迅速性を高めるに違いない。「統合グラフィカル・ユーザー・インターフェース」ではデータの管理・準備、探索・分析から、モデルの生成、モデルの管理・実装・評価までをすべて1つのインタフェイスで操作できるようになっている。

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アナリティクス・ライフサイクルの全プロセスをトータルに支援

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この記事の著者

伊藤真美(イトウ マミ)

フリーランスのエディター&ライター。もともとは絵本の編集からスタートし、雑誌、企業出版物、PRやプロモーションツールの制作などを経て独立。ビジネスやIT系を中心に、カタログやWebサイト、広報誌まで、メディアを問わずコンテンツディレクションを行っている。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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