SAS、Hadoopエコシステムを拡充するデータ・マネジメントを提供

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SAS、Hadoopエコシステムを拡充するデータ・マネジメントを提供


掲載日:2014/08/27


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 SAS Institute Japan株式会社(SAS)は、Hadoopエコシステムを拡充するデータ・マネジメントの新製品「SAS/Access Interface to Impala」と「SAS In-Database Code Accelerator for Hadoop」の提供を開始した。また、Hadoopに対応したインメモリ分散並列処理機能のプラットフォーム「SAS LASR Analytic Server」と、インタラクティブなアナリティクス・プログラミング環境「SAS In-Memory Statistics for Hadoop」の機能を拡張する。

 「SAS/Access Interface to Impala」は、Hadoop上の高速SQLクエリエンジン“Impala”に接続でき、ビジネス・データの取得時間を従来に比べ最大で65倍高速化できるため、Hadoopを、よりインタラクティブでアドホックなアナリティクス業務に適用できる。「SAS In-Database Code Accelerator for Hadoop」は、Hadoop上でデータ・マネジメントを効率化でき、分析用のデータ加工ツールのSAS言語を、自動的にMapReduceに変換することで、Hadoop上で分散処理を行なえるため、新しいスキルの習得不要で、従来のSASプログラミング資産をHadoop上でスケーラブルで高速に実行できる。

 「SAS LASR Analytic Server」では、新しくデータ圧縮機能が搭載され、十数倍から数十倍の圧縮率を達成していて、従来と同様のHadoopクラスタ環境で、より多くのアナリティクス業務を同時に行なえるため、アナリティクス組織の生産性向上を図れるほか、Hadoop上の一元的なワークロード管理“YARN”との統合を図れる。

 Hadoop上のビッグデータを、マウスのポイント&クリックでビジュアライズする「SAS Visual Analytics」に加え、プログラミングスキル不要でHadoop上で予測型モデルを開発できる「SAS Visual Statistics」がリリースされたことで、Hadoop上のビッグデータを、インメモリ分析エンジンを利用して、スピーディーに活用できる。また、「SAS In-Memory Statistics for Hadoop」では、最適化機能が強化され、時系列予測にゴール・シーク機能が追加され、指数平滑化/ARIMA/観測不能成分モデル/間欠需要モデルを含む高度な予測手法を使用した自動モデリングを活用して、ビジネスゴールを達成するために行なうべきことを導き出せるほか、クラスタリング機能/一般線形モデル/一般化線形モデル/ロジスティック回帰モデル/レコメンデーション機能など既存のアナリティクス機能が強化されている。


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