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SAS、Hadoop対応の新製品によりビッグデータ・アナリティクスを効率化

対応製品の機能拡張など、Hadoopエコシステムの拡充に注力

 SASは、Hadoopを効果とコスト・パフォーマンスに優れたアナリティクス・プラットフォームとして確立し、Hadoopエコシステムを拡充することに注力しており、今回の新製品リリースと機能拡張はその取り組みの一環になるとしている。

 「SAS/Access Interface to Impala」は、Hadoop上での代表的な高速SQLクエリエンジンであるImpalaへの接続を可能にする。それにより、ビジネスに必要なデータの取得時間が、従来の方法と比較して最大で65倍高速化されるという。

 「SAS In-Database Code Accelerator for Hadoop」は、Hadoop上でのデータ・マネジメントを飛躍的に効率化し、これまでの高度なスキルと手間を必要とするMapReduce処理の開発から解放する。SASユーザーが慣れ親しんだ、分析のためのデータ加工ツールであるSAS言語を、自動的にMapReduceに変換し、Hadoop上での分散処理を実現するという。

 また、機能拡張や追加が行われた製品は次のとおり。

 ・「SAS LASR Analytic Server」:ROIと管理性の向上
  Hadoop上でのインメモリ分散並列処理機能のプラットフォームである「SAS LASR Analytic Server」に、新たにデータ圧縮機能が搭載。これにより、十数倍から数十倍の圧縮率を実現し、従来と同様のHadoopクラスター環境で、より多くのアナリティクス業務を同時に実施。

 ・「SAS Visual Statistics」:Hadoop上での予測型モデルの開発生産性を向上
  Hadoop上のビッグデータをビジュアライズする「SAS Visual Analytics」に加えて、プログラミングスキルなしでHadoop上で予測型モデルの開発を可能とする「SAS Visual Statistics」を新たにリリース。これにより、ITスキルの高いユーザーだけでなく、企業のすべてのユーザーが、インメモリ分析エンジンによって、スピーディーに活用することが可能に。

 ・「SAS In-Memory Statistics for Hadoop」:インメモリ・アナリティクス機能のさらなる拡張
  最適化機能を強化し、時系列予測にゴール・シーク機能を新たに追加。指数平滑化、ARIMA、観測不能成分モデル、間欠需要モデルを含む高度な予測手法を使用した自動モデリングにより、ビジネスゴールを達成するためには何をすべきかを導き出すことを可能に。

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