SAS, líder en analítica, invertirá US$1,000 millones de dólares durante los próximos tres años para el desarrollo de soluciones analíticas avanzadas. Así lo anunció en el marco del evento SAS Innovate 2023, donde explicó que estos fondos se enfocarán en soluciones para necesidades específicas en industrias como la banca, gobierno, seguros, salud, retail, manufactura y energía, entre otros.
Según mencionó Jim Goodnight, CEO de SAS, con esta inversión, SAS reforzará su compromiso de décadas para ofrecer soluciones personalizadas a los retos del mercado. Añadió que todas las soluciones de industria se ejecutarán en SAS® Viya®, plataforma analítica y de IA masivamente paralela y nativa en la nube.
«Las organizaciones se enfrentan a muchos retos, desde la amenaza de la recesión económica y las tensiones en las cadenas de suministro hasta la escasez de mano de obra y los cambios regulatorios. A través de esta inversión, SAS continuará apoyando a las empresas que utilizan IA, machine learning y analítica avanzada para luchar contra el fraude, gestionar el riesgo, servir mejor a los clientes y ciudadanos, y mucho más. Seguimos firmes en nuestro compromiso continuo con la innovación al tiempo que ofrecemos la mejor analítica del mercado», afirmó Goodnight.
La inversión de US$1,000 millones incluirá investigación y desarrollo directos, equipos de línea de negocio centrados en la industria y esfuerzos de marketing para la industria. Además, financiará el trabajo innovador de los científicos de datos, estadísticos y desarrolladores de software de SAS, que trabajarán con consultores, ingenieros de sistemas y especialistas en marketing con experiencia específica en el sector.
Goodnight comentó, además, que uno de los objetivos adicionales de esta inversión es llevar la analítica avanzada a manos de más personas con experiencia y funciones laborales variadas, para que las organizaciones y la sociedad sean directamente beneficiadas. “Es lo que SAS denomina analítica para todos, en todas partes. Específicamente, A medida que las organizaciones continúan adoptando la IA, el machine learning, computer vision y la analítica del Internet de las Cosas (IoT) para obtener insights valiosos, personas de todos los niveles de habilidad pueden participar en el proceso de analítica a través de opciones de bajo o ningún código como las que ofrecen las soluciones que se ejecutan en SAS Viya”, dijo.
Por ejemplo, los analistas empresariales, podrán mejorar la detección y prevención del fraude; los responsables de la urbanización mejorarán la salud y seguridad pública; el personal médico mejorará la atención a los pacientes; y los trabajadores de primera línea podrán optimizar las líneas de ensamblaje de las fábricas.
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Durante el SAS innovate 2023, también se dio a conocer un nuevo estudio comparativo que reveló que la plataforma de analítica e Inteligencia Artificial, SAS® Viya®, es, en promedio, 30 veces más rápida que las alternativas de software comercial y de código abierto. Además, que se adapta mejor a datos más grandes y complejos.
Específicamente, el análisis de The Futurum Group comparó SAS Viya con una plataforma comercial de IA y datos basada en la nube, y con alternativas de código abierto como H2O y SparkML.
«SAS Viya arrojó resultados en minutos; los competidores tardaron horas o simplemente fracasaron. En términos prácticos, SAS Viya ayuda a los usuarios a reducir los costos de cómputo y a considerar más datos para tomar decisiones inteligentes más rápidamente. Nuestra investigación demostró que SAS está muy por delante de sus competidores», dijo Russ Fellows, Socio Senior y analista de The Futurum Group.
Por su parte, Bryan Harris, Vicepresidente Ejecutivo y CTO de SAS, comentó que «SAS I+D ha centrado millones de dólares de investigación en mejorar la economía de la nube para los clientes que buscan adoptar rápidamente la nube, la analítica y la IA. Estos resultados independientes son la prueba de las ganancias de rendimiento y ahorro de costos que están cambiando el juego y que estamos ofreciendo a nuestros clientes”.
Entre los principales resultados, se determinó que SAS Viya es, en promedio, 30 veces más rápido que todas las soluciones alternativas de IA/ML en todos los escenarios de prueba. Además, es, en promedio, 49 veces más rápido que una plataforma de Datos/AI basada en Spark en todos los algoritmos, tamaños de datos y cargas de trabajo. En algunos casos, Viya es hasta 326 veces más rápido.
Por otra parte, tiene una mejor escalabilidad que las alternativas con conjuntos de datos más grandes y complejos, reduciendo los tiempos de ejecución de AI/ML con recursos informáticos adicionales. En este sentido, el entrenamiento de modelos en más de 300 millones de puntos de datos, Viya superó a todas las alternativas y fue la única plataforma que continuó escalando.
Finalmente, en cuanto a rentabilidad, agregó el estudio comparativo, los usuarios pueden reducir los costos en más de un 86%. Ello en comparación con las alternativas probadas debido a la velocidad y escalabilidad de Viya en el entrenamiento y calificación de modelos.
Plataformas de datos de clientes
Otro de los anuncios dados por SAS fue el lanzamiento de una nueva mejora en su plataforma SAS® Customer Intelligence 360. Este avance, explicó la empresa, proporciona a los profesionales del marketing acceso completo a la fuente de datos de la nube, evitando el movimiento de datos innecesario, costoso y arriesgado.
Mike Blanchard, Vicepresidente de SAS Customer Intelligence, mencionó en su presentación que los profesionales del marketing se enfrentan a una serie de retos increíblemente complejos. Entre ellos, un entorno MarTech en auge, una fuerte demanda por parte de los clientes de comunicaciones relevantes y oportunas. Así como un conjunto cada vez mayor de normativas sobre privacidad.
Entre las nuevas capacidades clave de SAS Customer Intelligence 360 destaca una mayor simplicidad, al desarrollarse una interfaz de usuario sencilla e intuitiva para definir fácilmente las audiencias y los atributos de cliente asociados. Así como para trasladarlos a SAS Customer Intelligence 360 para empezar a personalizar los datos más recientes disponibles, todo ello sin ayuda de TI. No se requiere SQL ni sofisticados conocimientos analíticos.
