SAS se classe parmi les leaders du Magic Quadrant 2019 de Gartner consacré aux plates-formes de science des données et de machine learning

« Le machine learning est un outil indispensable au data scientist moderne », explique Lorry Hardt, responsable de la stratégie d’intelligence artificielle et de machine learning chez SAS. « Grâce à lui, les entreprises peuvent rapidement identifier les opportunités, mais aussi éviter les risques qui échappent à la vigilance humaine. »

SAS a été évalué sur deux solutions essentielles au succès des data scientists : SAS® Visual Data Mining and Machine Learning et SAS® Enterprise Miner™. Ces deux solutions permettent aux utilisateurs de résoudre des problèmes d’analyse complexes en vue d’une prise de décision plus avisée et plus rapide.

SAS Visual Data Mining and Machine Learning s’exécute sous le moteur d’analyse SAS® Viya®. La solution tire non seulement parti des derniers algorithmes statistiques, de machine learning, de deep learning et d’analyse textuelle, lesquels accélèrent l’exploration des données structurées et non structurées, mais prend également en charge les langages open source les plus populaires. Elle unifie au sein d’un même environnement l’ensemble du processus de machine learning, depuis l’accès aux données, leur transformation et leur préparation, jusqu’à l’évaluation et le déploiement. SAS Visual Data Mining and Machine Learning « a reçu d’excellents scores pour son interface utilisateur, de même que pour l’exploration et la visualisation des données. Le logiciel s’est également distingué dans les domaines de la préparation des données, de l’automatisation et du renforcement », indique le rapport.

Bénéfique à l’ensemble des secteurs d’activité, SAS Enterprise Miner identifie les relations et schémas enfouis dans les informations d’entreprise, indépendamment de la plate-forme et du type de données. Il rationalise le processus de data mining afin de créer des modèles d’analyse prédictive et descriptive précis et de trouver le meilleur résultat, et ce, quel que soit le volume de données. Le rapport Gartner définit une plate-forme de science des données comme « une application logicielle unifiée, composée d’éléments constitutifs de base essentiels pour créer toutes sortes de solutions de science des données et les intégrer aux processus métiers, à l’infrastructure environnante et aux produits. »

Gartner, Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms, Carlie Idoine, Peter Krensky, Erick Brethenoux, Alexander Linden, 28 janvier 2019. Le rapport s’intitulait auparavant Magic Quadrant for Data Science Platforms et Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms.