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SAS amplía soporte de analítica para datos no estructurados

[15/10/2012] Esta semana el SAS Institute presentó unas herramientas que, señala, facilitarán a sus clientes empresariales el uso del software de analítica de negocios de la compañía para analizar los datos almacenados en ambientes Hadoop.
En su Premier Business Leadership Series, SAS presentó el upgrade de su High Performance Analytic Server que añade soporte para Hadoop y el Hadoop Distributed File System (HDFS).
La actualización ofrece a los usuarios corporativos una forma de integrar los datos almacenados en Hadoop con los datos de otras fuentes, y luego analizar el conjunto de datos combinado.
La meta es dar a las empresas una forma de extraer de manera rápida insights de negocio útiles desde las enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados, afirmó Jim Davis, gerente de marketing de SAS.
La actualización del High Performance Analytic Server permitirá a los usuarios cargar datos de manera directa desde los almacenes de datos de Hadoop y correr analítica sobre ellos a velocidades muy altas, afirmó Davis.
El servidor aprovecha la tecnología de acceso a datos llamada SAS/Access Interface for Hadoop de la cual se dice que permite a las empresas usar ambientes SAS para acceder, leer, escribir y actualizar datos almacenados en Hadoop.
Todos los datos Hadoop cargados en el servidor SAS que usen Access Interface aparecerán como nativos para el servidor así que no hay necesidad de usar SQL o cualquier otro lenguaje específico de bases de datos para hacer query en los datos, afirmó Davis. El resultado es que las empresas podrán integrar los datos de Hadoop con otros datos y analizarlos rápidamente, afirmó el ejecutivo.
El valor de la analítica de alto desempeño no sólo es poder analizar todos los datos. Es poder hacer cosas de manera diferente a como siempre se han hecho, añadió Tonya Balan, director de analytics product management en SAS.
La oferta de SAS es una fuerte respuesta al creciente flujo de datos en muchas empresa, afirmó Larry Seligman, director de Inteligencia de Negocios y Analítica de Intercontinental Hotels Group.
Todas las organizaciones que usan un gran volumen de datos como son los datos clickstream, de sensores o de localización, deben enfrentarse a la pregunta de cómo visualizarlos, segmentarlos, hacer minería para encontrar tendencias en ellos, y pronosticarlos, señaló el ejecutivo vía correo electrónico.
Las tecnologías de analítica que nos llevarán al 2015 serán radicalmente diferentes a las que estamos usando ahora, añadió.
El servidor SAS se lanzó inicialmente el año pasado y se encuentra diseñado para ayudar a las empresas a analizar terabytes de datos estructurados y no estructurados casi en tiempo real.
El producto actualmente corre en appliances de bases de datos de Teradata y de la unidad Greenplum de EMC, y usa tecnología como la analítica en memoria y analítica en base de datos para acelerar la analítica de los datos.
Esta semana, SAS también lanzó una versión mejorada de su tecnología SAS Text Miner para analizar datos de texto no estructurados provenientes de fuentes tales como blogs, newsfeeds y call centers.
La actualización añade un nuevo Text Rule Builder diseñado para que las empresas clasifiquen de manera más sencilla el contenido de grandes datos en tiempo real, de acuerdo a SAS. Con él las empresas podrán aplicar reglas lingüísticas y métodos estadísticos para clasificar y categorizar grandes volúmenes de datos no estructurados de forma mucho más sencilla a como se hace hasta ahora.
SAS también lanzó el SAS DataFlux Event Stream Processing Engine, una compleja tecnología de procesamiento de eventos diseñada para analizar los datos de streaming tal y como los recibe una empresa. SAS afirmó que la herramienta ayudará a las compañías a examinar y analizar datos de clickstream, feeds de datos de mercado y otros datos que llegan a sus sistemas para aplicaciones como la optimización de publicidad en línea y la detección de fraudes.
Jaikumar Vijayan, Computerworld (EE.UU.)