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SAS étend le "grid computing" au data mining et l'intégration des données

Décembre 2005

SAS, premier éditeur mondial de business intelligence et de business analytics, a franchi une nouvelle étape dans le domaine du "grid computing" (mutualisation des ressources en réseau) en dotant SAS Enterprise Intelligence Platform de nouvelles fonctionnalités de gestion de "grille". En automatisant la fonction de "grid computing" dans de multiples applications, SAS optimise la flexibilité, l'évolutivité et la fiabilité des systèmes informatiques.
Cette automatisation permet de distribuer de manière adéquate, plus facilement et à moindre coût, les applications exigeantes en matière de puissance de calcul, dans l'ensemble d'une structure. Les entreprises réduisent ainsi considérablement le temps de traitement des données et peuvent intégrer - et analyser - plus rapidement un nombre accru de données.
L'augmentation constante des volumes de données et le rétrécissement des plages horaires réservées au traitement sont des problématiques courantes dans les entreprises, surtout lorsqu'elles utilisent des applications exigeantes en matière de puissance de calcul, telles que l'intégration de données et le data mining. Ces applications sont d'autant plus stratégiques que les entreprises doivent être en mesure de prendre rapidement des décisions de gestion pertinentes. C'est la raison pour laquelle SAS a étendu son partenariat avec Platform Computing, premier éditeur de logiciels pour l'informatique répartie et le "grid computing". L'objectif : intégrer des fonctions de gestion de "grille" aux produits d'intégration de données et de data mining de SAS, afin d'améliorer la planification et le flux de ces tâches consommatrices de ressources.
Des utilisations dans de nombreux domaines
Les secteurs de la finance, de la pharmacie et de l’industrie, de même que le secteur public, sont les premiers à avoir adopté la technologie du "grid computing", et d'autres sont en train de suivre. Un environnement de "grille" SAS élargit le champ des possibilités en matière de traitement de données pour les entreprises qui étaient auparavant limitées par le nombre d'heures travaillées dans une journée. Par exemple, une banque doit accélérer le processus de notation d'un nombre croissant de clients afin de raccourcir le cycle d'approbation des demandes de prêt.
Rendre le processus d'intégration de données plus performant grâce au "grid computing" permet d'accélérer dans la même mesure la transmission de données aux utilisateurs. Ceux-ci peuvent alors analyser les données utilisées pour des décisions importantes de gestion dans des domaines tels que les stocks et les relations avec les clients ou les fournisseurs. Il s'agit là d'un avantage majeur, notamment pour le reporting de conformité à la réglementation et l'identification par radiofréquence (RFID).
La répartition de la fonction d'analyse de données dans une grille permet aux entreprises de traiter un volume de données plus important et de procéder à des analyses approfondies. Elles peuvent ainsi anticiper et préparer l'avenir avec une meilleure fiabilité.