SAS прокладає власний шлях до ШІ та хмари

Оскільки технології — це галузь, яка поїдає свою молодь, рідко можна зустріти постачальників, які існують більше, ніж одне покоління людей. Серед найвідоміших сьогодні імен IBM і SAS є єдиними, що охоплюють понад 40 років, з тією різницею, що SAS постійно зростає і після перших років стає прибутковою. Отже, компанія все ще під керівництвом засновника Доктор Джим Гуднайт, продовжує торувати власний шлях.

Доктор Гуднайт відкрив минулотижневу зустріч аналітиків SAS демонстрацією використання Алекса як інтерфейс для аналітики SAS. «Alexa, покажи мені минулорічні продажі за регіонами», при цьому Alexa надає простий англійський опис регіональних гістограм результатів, які з’являються на екрані. Тут є певна іронія чи випадковість: SAS було засновано відразу після першої серії «Зоряного шляху», а через 40 років генеральний директор проводить демонстрацію своїх продуктів, схожу на «Зоряний шлях».

Протягом багатьох років SAS прокладала власний курс, і в певному сенсі історія пройшла повне коло в цьому напрямку. Як компанія, яка уникала безстрокових ліцензій, ви можете сказати, що SAS винайшла щорічну передплату на програмне забезпечення 40 років тому. І існує історичний шлях від учорашнього таймшеру до сьогоднішнього багатокористувацького хмарного обчислення.

Але навіть там хмарна стратегія SAS збиває свій шлях через інтенсивну обчислювальну природу її аналітики. Мультитененція, переважний спосіб розгортання в загальнодоступній хмарі, вдаряється по стіні, коли маємо справу з аналітикою SAS, схожою на HPC, яка потребує обчислень. Мультитенантність — це спільне використання обчислень, а це останнє, що ви хочете робити, коли ваша модель регресії пов’язана з обчисленнями.

Ось чому SAS є одним із небагатьох, хто не стрибає на користь Spark, а натомість розміщує власний CAS (Cloud Analytic Services), і чому SAS прагне просувати впровадження «голого металу» для своєї хмари. Те саме стосується Docker, який SAS на даний момент відносить до веб-клієнтських програм, а не для важкої аналітики.

Слід визнати, що важко слухати постачальника аналітики, не чуючи про машинне навчання та ШІ. Але в той час як решта світу купається в ажіотажі ШІ, клієнти SAS розглядають це як еволюцію, а не революцію. На панелі клієнтів лише один із учасників вказав на негайну потребу в таких можливостях.

SAS також говорить про когнітивні обчислення, але на відміну від IBM, він більш виважений, наразі позиціонуючи когнітивні насамперед для інтерфейсів природної мови, схожих на Alexa, на відміну від глибокого виконання міркування. SAS матиме більш амбітні плани щодо когнітивної діяльності в довгостроковій перспективі. SAS розглядає машинне навчання як роль помічника, наприклад, допомагаючи користувачам з автоматичним налаштуванням їхні моделі, або надання деяких інтелектуальних можливостей кластеризації як частини комплексної регресії модель.

Це рік створення для SAS. Минулого року введено Вія, нової хмарної аналітичної платформи в пам’яті, яка переосмислює архітектуру SAS і рефакторює її програми. Він працюватиме у публічній або приватній хмарі на «голих» серверах Linux. Viya об’єднує низку частин, які раніше вимагали окремих інструментів для доступу до даних, підготовки даних, дослідження та розробки й розгортання моделі. І він ламає стіну між SAS і новими мовами, що не належать до SAS (наприклад, R, Python), які були намальовані як суперники. Ви можете розробити модель на своєму клієнті ноутбука, використовуючи ці мови, які не є SAS, а на Viya виконати модель у SAS.

Візуальний слідчий, один із перших інструментів покоління Viya, є гарним прикладом того, як ці інструменти розвиваються. Як прямо зазначено в бренді, інструмент спочатку був націлений на випадки використання розслідування шахрайства. Тим не менш, Visual Investigator може керувати подіями, сповіщати, а також шукати та виявляти можливості, які також підходять для багатьох ширша палітра випадків використання, таких як зловживання ліками, що відпускаються за рецептом, ризик відключення електроенергії, відстеження подорожей пацієнтів до медичного закладу та інші.

SAS досягає точки перелому. Колись він здебільшого мав самостійний аналіз даних і складну аналітику. Сьогодні він оточений довгим хвостом стартапів з відкритим кодом, не кажучи вже про відомі імена, як Google, Amazon, Microsoft, IBMта інші, які створюють нові хмарні служби, які роблять машинне навчання доступнішим, ніж будь-коли. Це ще один випадок, коли SAS йде власним шляхом: він не відкриває службу машинного навчання, а замість цього запікає алгоритми машинного навчання в його основна аналітика, що обслуговує приємні моменти його бізнесу: аналіз клієнтів, управління ризиками, управління даними, а також шахрайство та безпека інтелект.

Більш сучасна хмарна платформа SAS Viya має потенціал для аудиторії бізнес-аналітиків. SAS все ще має класичну платформу в Версія 9.4 -- там встановлена ​​база; дорожня карта залишається досить повною. Тим не менш, спокусливо поставити питання про те, чи слід SAS ще більше знизити ринок, розповсюджуючи підмножину Viya через такі популярні місця, як Торговий майданчик AWS. Наразі ми не збираємося затамувати подих на цьому.