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- SAS 바이야, 머신러닝·딥러닝·인지 컴퓨팅 등 AI 활용해 데이터 기반 신속한 의사결정 지원

- 모든 컴퓨팅 환경에서 데이터 인사이트 도출, 차별화된 다양성·확장성·신뢰성이 특징

- 데이터(Data)-탐색(Discovery)-배치(Deployment)에 이르는 분석 라이프사이클 통합, 최적화

세계적인 분석 선두 기업 SAS(쌔스)코리아(대표 오병준, www.sas.com/korea)는 13일 전체 분석 라이프사이클을 통합, 최적화하는 ‘SAS 플랫폼(The SAS Platform)’ 전략과 그 핵심 엔진인 인공지능(AI) 활용 엔터프라이즈 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’를 발표했다.

데이터의 규모가 방대해지고 생성 속도가 빨라지는 가운데 기업은 데이터 분석을 폭넓게 활용하고 있고, 분석 소프트웨어 시장도 다양한 솔루션과 기술로 활성화되어 왔다. 그러나 여러 종류의 데이터와 기술이 분산되어 있고, 분석의 프로세스가 표준화되어 있지 않은 기업 환경은 분석을 성공적으로 확장하는 데 걸림돌이 된다. 데이터(Data)-탐색(Discovery)-배치(Deployment)에 이르는 분석 라이프사이클을 가속화할 수 있도록 하나의 프로세스로 만들 때 데이터의 가치를 극대화할 수 있다.

이에 SAS는 기업의 모든 분석 요소와 기술을 전체 분석 라이프사이클에 통합, 최적화하는 ‘SAS 플랫폼(The SAS Platform)’을 발표하고, 애널리틱스 이코노미 시대에 요구되는 분석 소프트웨어의 표준화를 제시했다. ‘SAS 바이야’와 ‘SAS 9.4’를 모두 포함하는 SAS 플랫폼은 컴퓨팅 환경에 관계없이 데이터로부터 인사이트를 빠르게 도출하고, 분석 라이프사이클의 모든 단계(데이터-분석-배치)를 지원하는 기반을 제공한다.
특히 인공지능 분석 기능이 강화돼 데이터의 규모와 속도, 문제의 복잡성, 배포 전략에 관계없이 유연하게 IT 인프라를 적용할 수 있다. 기업은 SAS플랫폼에서 SAS 뿐 아니라 다른 프로그래밍 언어로 코딩된 모든 분석 자산과 활동을 효율적으로 관리할 수 있다.

SAS코리아 이진권 전무는 “데이터의 잠재력을 최대한 이끌어내기 위해서는 개별 분석 단계를 가속화하는 효율적인 단일 프로세스를 운영해야 한다. SAS 플랫폼은 서로 다른 단편적인 시스템, 사용자, 기술을 통합해 기업이 데이터로부터 가치를 도출하는 데 필요한 엔드-투-엔드 프로세스를 표준화한다”며, “SAS 플랫폼을 통해 데이터 과학자나 개발자, 실무자와 경영진은 데이터 중심의 인사이트를 도출함으로써 협업을 강화하고 생산 부문의 혁신을 더욱 가속화할 수 있다”고 말했다.

SAS 플랫폼과 전략의 핵심 요소인 SAS 바이야는 인공지능 기능을 제공하는 동시에 한층 더 현대적이고 단순화된 아키텍처를 제공한다. SAS 바이야는 이미지, 영상, 음성, 스트리밍 데이터 등 다양하고 새로운 데이터 소스를 처리할 수 있으며, 이미지 인식, 딥러닝, 자연어 처리 등 혁신적인 인공지능 분석 알고리즘으로 숨겨진 데이터 패턴을 발견한다. 또한 배치 단계에서는 엣지, 인-데이터베이스, 모바일, 디바이스, 클라우드, 온프레미스 등 다양한 환경에서 분석을 지원한다.

재러드 피터슨(Jared Peterson) SAS 인지 컴퓨팅 부문 R&D 총괄 매니저는 “머신러닝, 딥러닝, 인지 컴퓨팅 등 인공지능 기술 활용을 위해 설계된 SAS 바이야는 SAS 플랫폼의 핵심 엔진으로서 기존 SAS 분석 환경의 가능성을 한층 더 확장한다. 이를 통해 기업은
데이터 분석 결과를 빠르게 업무에 적용할 수 있다”며, “SAS 플랫폼에 임베디드 인공지능 등 최신 고급 기능을 추가해 비즈니스에 분석의 역할이 중요한 기업들의 요구에 부응할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

실제 전 세계 여러 기업들이 SAS 바이야를 통해 데이터로부터 빠르게 가치를 창출하고 혁신을 가속화하고 있다. 네덜란드 신용 관리 기업 다이렉트페이(DirectPay)는 SAS 바이야의 고급 분석 모델과 비주얼 인터페이스를 이용해 연체 사례나 채무자에 대한 종합적인 정보를 확보하고, 신용 조사와 관련된 전체 분석 라이프사이클을 관리하면서 이상 징후를 진단하고 의사결정을 내린다. 또한 미국 노스캐롤라이나주의 뉴하노버 카운티 사회복지과는 머신러닝과 다이내믹 인터랙티브 시각화 기능을 통해 매월 300여 건의 아동 학대 및 방치 사건의 원인을 쉽게 파악하고 심층적인 분석 결과를 도출한다.

한편 SAS는 포레스터 웨이브(The Forrester Wave™) 2016년 4분기 엔터프라이즈 인사이트 플랫폼 스위트 부문의 유일한 리더로 선정된 바 있다. 포레스터 보고서는 “SAS는 최신 오퍼링의 강점과 플랫폼 전략 사이에 균형을 유지하고 있으며, 업계 최고의 분석 역량을 스트리밍, 가상화, 마스터 데이터 관리를 위한 양질의 데이터 관리 기능과 함께 제공한다. 또한 여러 툴을 성공적으로 간소화하고, 최근 출시한 SAS 바이야를 통해 아키텍처의 변경 및 간소화 수준도 한 단계 높일 수 있게 되었다”고 언급했다.

이번 발표와 함께 SAS는 비즈니스 실무자(http://bit.ly/2xhI24r)와 개발자(http://bit.ly/2xh8JpP)를 위해 SAS 바이야 제품군을 무료로 체험할 수 있는 기회를 제공한다. 홈페이지에서 신청을 통해 SAS 비주얼 데이터 마이닝 및 머신러닝(SAS Visual Data Mining and Machine Learning), SAS 이코노메트릭스(SAS Econometrics), SAS 옵티마이제이션(SAS Optimization), SAS 비주얼 예측(SAS Visual Forecasting) 등 제품의 모든 기능을 이용해볼 수 있다.

올해 SAS 플랫폼에 추가 강화되는 주요 신규 기능

임베디드 인공지능(AI) 기능:
SAS 비주얼 데이터 마이닝 및 머신러닝(SAS Visual Data Mining and Machine Learning), SAS 비주얼 텍스트 애널리틱스(SAS Visual Text Analytics)로 임베디드 인공지능 기능을 제공한다. 오랜 기간 축적된 머신러닝을 기반으로 한 이 제품들은 핵심 분석 과제를 자동화할 수 있도록 딥러닝과 자연어 이해가 가능한 진정한 의미의 인공지능을 최초로 적용한 제품이다.

단일 인터랙티브 인터페이스(Singular interactive interface):
폭넓은 분석 과제를 포괄해 코딩 전문가가 아니더라도 복잡한 문제를 신속히 처리할 수 있다.

SAS 데이터 프리퍼레이션(SAS Data Preparation):
셀프 서비스, 비주얼 데이터 랭글링(wrangling), 변환 및 블렌딩, 데이터 정리를 위한 것으로 IT 스케줄링 환경에 적합하도록 애플리케이션에서 생성한 코드와 함께 사용한다.

SAS 비주얼 텍스트 애널리틱스(SAS Visual Text Analytics):
엔드-투-엔드 텍스트 분석 프레임워크에서 텍스트 마이닝, 맥락에 따른 데이터 추출(contextual extraction), 범주화(categorization), 감정 분석 및 검색(sentiment analysis and search) 기능을 포괄한다. 모던 머신러닝 접근법을 활용해 특징 추출과 비즈니스 룰 생성을 자동화함으로써 컨텍스트에 따른 콘텐츠의 이해와 협업을 촉진할 수 있게 한다.

SAS 파트너를 통한 클라우드 구현:
보다 뛰어난 유연성과 민첩성을 제공한다. 암시오(Amsio)의 SaasNow 클라우드 기반 포탈 환경은 SAS 분석 제품을 인프라 제약 없이 그리고 유연한 비용 구조로 빠르게 구현한 사례다.

　

[출처 : SAS코리아 (www.sas.com/korea)]

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