SAS Factory Miner: Más modelos predictivos en menos tiempo

SAS ha anunciado el lanzamiento de SAS Factory Miner, una solución de Big Data que ofrece la posibilidad de generar una fábrica interna de modelos predictivos de forma automática, ofreciendo a las empresas la posibilidad de contar con mayor precisión y agilidad en el desarrollo de su inteligencia predictiva. En la nota podrá conocer todos los detalles de esta nueva plataforma.

Según IDC, entre los años 2014 y 2015, las personas han generado un 90% de la información de toda la historia de la humanidad. La cantidad de información generada es impresionante y en ese contexto la pregunta surge en las empresas ¿cómo mejorar el análisis de estos datos para construir un modelo consolidado que dé valor agregado a los negocios?

ITSitio_Textual_SAS_Marcelo_SukiniAS trabaja continuamente en esta área para mejorar este tipo de procesos y acaba de lanzar al mercado un software que construye automáticamente múltiples modelos predictivos de datos y que elige aquellos que mejor adelantan los eventos futuros.

Se trata de SAS Factory Miner, definida por la compañía como “la plataforma más poderosa del mercado que permitirá a las empresas encontrar valor de negocio a todos los datos generados.”

“Este sistema combina nuevas técnicas en la exploración de datos para modelar información con otras herramientas de visualización que permiten desplegar de forma rápida resultados más exactos”, sostiene Marcelo Sukni, gerente general de SAS Chile y Perú.

La herramienta mejora los procesos analíticos en tiempo real de millones de datos que se generan en las compañías. “SAS Factory Miner puede utilizar cualquier fuente de datos, en tanto se puedan formatear en una tabla. El software, que corre desde un servidor y al que se accede mediante un navegador, ofrece una interfaz gráfica tipo ‘apuntar y hacer clic’ e incluye un conjunto de plantillas personalizables para crear modelos de línea de base. Los analistas pueden afinar o revisar cualquiera de los modelos generados” agrega el ejecutivo.

Para ayudar a elegir los mejores modelos, el software usa varios algoritmos de aprendizaje de máquina que, a través de la evaluación repetida de esos modelos, puede reconocer patrones para anticipar el desempeño futuro. Por ejemplo, un cliente no identificado usó una versión inicial del software para construir 35 mil diferentes modelos para encontrar el mejor enfoque a una campaña de marketing.

Esta capacidad también ayuda a habilitar lo que SAS denomina como el modelamiento estratificado, en el cual grandes conjuntos de datos, como los de ventas, se pueden dividir en segmentos más pequeños. El modelamiento estratificado puede ofrecer resultados más exactos, aunque su uso ha sido limitado por el tiempo que toma construir los modelos, problema que SAS Factory Miner pretende superar, con la intención de abrir las puertas a una nueva era en el análisis de datos.

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Luciana Zazzali

Luciana Zazzali

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