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SAS 擴展支援更多雲端供應商

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SAS 擴展支援更多雲端供應商

< 香 港 >  -  SAS 繼續致力確保客戶能夠在其數據存放之處進行進階數據分析。SAS Viya於去年十一月在Microsoft Azure平台上推出,成為SAS與微軟(Microsoft)策略性夥伴合作關係的重要一環。SAS現提升雲原生支援至Amazon Web Services及Google Cloud,並將於今年稍後再進一步擴展至Red Hat OpenShift。

與 Amazon Web Services 及 Google Cloud 建立合作夥伴關係

業界分析師預計,部署於公共雲的大數據及分析(Big Data and Analytics,BDA)軟件市場將出現顯著的增長。在其《2020至2024年全球大數據及分析軟件預測》1報告中,IDC表示2019年公共雲部署佔整體BDA軟件市場的30.5%,並預計到2024年將以23.2%的年均複合增長率增長,而企業內部或其他軟件部署方法的年均複合增長率則為 -1.2%。這項增長趨勢顯示,與較早開始採用公共雲部署BDA軟件的企業相比,較遲起步的企業可能會面對更多挑戰。

SAS 首席資訊總監Jay Upchurch表示:「SAS的客戶需要在雲端內進行數據分析。對於與Microsoft極具前瞻性的合作,以及令SAS Viya可在Microsoft Azure上運行,我們感到十分自豪。同時,SAS亦尊重客戶選擇其他雲端供應商的決定,在其數據所在之處協助他們利用現有的雲端投資,實現數據分析目標。」Upchurch亦補充,可在Microsoft Azure上運行的SAS Cloud, 在2021年第一季度較去年同期增長達34%。

Ritu Jyoti等專家預計,SAS將進一步擴展雲端應用,因為這正是市場所需。IDC全球人工智能兼自動化研究項目副總裁Jyoti表示:「SAS致力支援客戶的雲端選擇是有目共睹的,將SAS Viya擴展至Amazon Web Services及Google Cloud能進一步服務更多用戶。」

SAS致力體現對客戶的承諾

SAS首席科技總監Bryan Harris表示:「在過去一年,成功實現數碼轉型的企業能以獨特的方式,適應瞬息萬變的市場環境,而數碼轉型則需要基於數據分析驅動的決策。透過擴展SAS Viya以支援更多雲端供應商,我們為客戶提供選擇及控制權,讓他們不論身處何地,都能在企業內部署任何規模的世界級數據分析技術。」

在雲端中透過SAS Viya蓬勃發展的客戶包括:Axcess Financial、Banca Progetto、Center for Nonprofit Management、COPD Foundation、Gavilon Group、喬治亞太平洋(Georgia-Pacific)、奧蘭多魔術(Orlando Magic)以及德州大學阿靈頓分校 (University of Texas at Arlington)等。

COPD Foundation是一間非牟利機構,致力透過加快創新,為慢性阻塞性肺病提供更有成效且更易於負擔的治療。該機構需要探索非結構性數據,從而識別數據模式並建立有意義的報告,為成員提供更妥善的援助,因此選擇SAS針對機構內部文字數據進行自然語言處理。COPD Foundation首席資訊總監Vincent Malanga 表示:「當決定採用SAS時,我們已知道需要有關解決方案能在雲端上運行,因此我們便與Pinnacle Solutions合作,並選用Amazon Web Services基建作為支援。即使當中有很多不斷變更的部分,但最終一切都可無縫運行,為我們提供卓越的體驗。」

另一客戶商品管理公司Gavilon Group亦認同雲端為數據分析所帶來的靈活性。Gavilon Group首席風險總監Tony Vojslavek表示:「為了持份者的利益,我們需要實時管理大量數據和進行風險計算,並隨著時間將數據應用至新的客戶案例。我們與SAS建立長期的合作夥伴關係,並將SAS Cloud遷移至Azure,為公司未來做好準備,並同時減低工作負載及營運成本。對於Gavilon而言,遷移至雲端簡直是易如反掌,我們只需要把支援、伺服器升級及監控應用程式等工作交予SAS,我們便充份把握SAS Viya嶄新及升級功能的優勢。」Vojslavek亦在SAS Global Forum的「Gavilon: Accelerating Agriculture Risk Management With Advanced Analytics in the SAS® Cloud」環節中分享更多有關Gavilon Group的故事。

美國國家籃球總會(NBA)的奧蘭多魔術隊透過在Amazon Web Services上運行的SAS Viya,利用在雲端部署的SAS Visual Data Mining and Machine Learning,從大數據中取得重大分析結果。該隊伍儲存並分析過去20年來自超過18個來源,多達100,000個球員的數據。籃球數據分析總監David Bencs表示:「SAS Viya的内存記憶體讓我們能更有效分析數據,同時亦透過機器學習協助我們更深入了解數據,以往需要觀看數百小時球賽片段所獲得的資訊,現在輕而易舉便能找到。」

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

( 內容由有關方面代表提供, 經編輯後刊登 )