Vedere e capire i dati con l’in-memory

Sas lo fa con Visual Analytics. Tramite Hadoop, per superare il limite delle mille colonne. Visibile su iPad.

Visual Analytics, nuova soluzione di business intelligence in-memory di Sas, utilizza un'interfaccia intuitiva per consentire a una vastissima gamma di utenti di condurre potenti analisi sui dati consultabili anche su iPad.

Il nucleo centrale è il Lasr Analytic Server, engine analitico in-memory che velocizza l'esplorazione e la visualizzazione dei dati.

Visual Analytics utilizza Hadoop in modo intensivo e include un'implementazione dell'architettura di dati opensource. Eliminando i database relazionali e di conseguenza le loro limitazioni, la soluzione risulta particolarmente performante in caso di grosse moli di dati strutturati e non.
Se la maggior parte degli Rdbms limita il numero delle colonne a 1.000, il Lasr Analytic Server non ha limite di questo tipo e, rivela Sas, è stato testato con oltre 20mila colonne di dati e più di un miliardo di righe.

La soluzione include anche un'interfaccia centrale da cui avviare i diversi elementi, uno strumento per visualizzare report, connettersi a server e scaricare informazioni, uno ad hoc di data discovery e visualizzazione per esplorare e analizzare i dati, un designer per creare report e dashboard standard e personalizzati.

I componenti lato server funzionano su Red Hat o Suse Linux, mentre il client mobile è disponibile per Apple iPad dallo store iTunes.
E in futuro saranno supportati altri dispositivi di tipo mobile.

La soluzione, a titolo di esempio, può essere usata da un responsabile delle campagne di marketing presso un dettagliante con centinaia di punti di vendita e numerosi canali di vendita online che potrebbe aver ha bisogno di indicazioni next-best-offer più rapide e sofisticate per i clienti. Visual Analytics consente di analizzare tutti i dati delle vendite online, dei punti di vendita, informazioni su anagrafiche esterne e attività dei social media. Si può analizzare l'intera popolazione per determinare l'offerta o l'interazione migliore invece di utilizzare un campione, giungendo rapidamente e direttamente a indicazioni precise e puntuali, che possono essere facilmente distribuite.

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