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Big Analytics : les usages avant tout
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1.
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2.
SAS 6 juin
2012 IDC Le décisionnel en action Big Analytics : les usages avant tout Si les Big Data ont conquis rapidement l’espace médiatique, le thème est abordé quasiment exclusivement sous l’angle des problématiques techniques liées à leur stockage. Pourtant, même si celles-ci ont leur importance, il nous semble plus intéressant de nous attacher à d’autres aspects, comme les différents usages potentiels des entreprises. En effet, quelle est l’utilité de données certes bien stockées mais sous-utilisées ? Cette présentation sera illustrée des premiers retours d’expérience dans différents secteurs d’activité C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
3.
Big Data
Eléments de contexte Les 3 V Mettre des flux Twitter dans nos SI ! Baisse du coût de la mémoire Baisse du coût des machines Nouveaux acteurs du stockage de données Nouvelles architectures décisionnelles Le 4ème V C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
4.
THE CHALLENGE?
VOLUME VARIETY DATA SIZE VELOCITY VALUE TODAY THE FUTURE C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
5.
Le nouveau paysage
du stockage décisionnel 2011 Competitors & Hadoop • Greenplum MapR (May ‘11) • IBM Big Insights (May ‘11) • Microsoft and Hadoop (Oct ‘11) • SAP Sybase IQ & Hadoop (November ‘11) Hadoop Microsoft PDW Cost per Terabyte Oracle 2012 Competitors & Hadoop Greenplum • Teradata Partners w. Hortonworks (Feb ‘12) Teradata • Oracle & Cloudera Appliance (Jan ’12) Vertica $- $20 000 $40 000 $60 000 $80 000 $100 000 Today 2009 Copyright © 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved.
6.
Big Analytics
Créer de l’information sur des données volumineuses et diverses Exploration Modélisation prédictive Prévision Optimisation Analyse textuelle Réseaux et médias sociaux Au cœur du SID C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
7.
C op yr
i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
8.
Bank of America
http://www.sas.com/success/bofagrid.html The solution has reduced the banking group's probability of loan default calculation time from 96 hours to just four and reduced its scoring routine of 400,000 loans from three hours to 10 minutes. Processing time for any given project has been reduced by 90 percent, is three times faster, yields timely decisions around defaults, helps Grid Computing minimizes losses and can handle new growth opportunities for bank's loan portfolio Equilibrage de charge Extensibilité Haute disponibilité Traitement parallélisé Without SAS, processing times would be longer, hedging decisions would be delayed and, ultimately, the bank would be behind the market.” Russell Condrich Senior Vice President, Corporate Investment Group C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
9.
Catalina Marketing
http://www.sas.com/success/catalina.html Catalina delivers incentives that consumers redeem at eight times the level of traditional program methods; many programs boast consumer response rates as high as 25 percent; the time that it takes to model and analyze data related to 250 million transactions processed per week has been reduced from over In-Database a month to just days with the addition of SAS Enterprise Miner. Déléguer une partie des traitements à « l’appliance » “We've been helping our clients reach the right people with the right messages for 25 years, but with the predictive capabilities Permettre de faire évoluer « en we have with SAS, we're able to do it with more precision than douceur » les SID anyone else in the market.” Eric Williams Executive Vice President and Chief Information Officer C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
10.
High-Performance Analytics
In-Memory Analytics Exécuter en mémoire et en parallèle les traitements simples et complexes. C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
11.
Data viz et
exploration analytique en Client de client web consultation sur iPad Accélérateur du processus analytique In-Memory Analytics Exécuter en mémoire et en SAS® LASR™ In Memory parallèle les traitements simples et complexes. Technology Persistance des données : Teradata EMC-Greenplum Hadoop C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
12.
SAS HIGH-
PERFORMANCE ANALYTICS C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
13.
Big Analytics
Suis-je concerné? Facteurs clés de décision Inflation de données, en volume ou en variété Besoin d’analytique aujourd’hui et surtout demain Pour faire face aux besoins de haute performance • Utilisation d’un parc matériel existant Grid computing • Achat d’une appliance (TD, GP, NZ…) In-Database • Mise en place d’un environnement Hadoop SAS • Nouvelle machine, de la mémoire In-Memory Analytics C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
14.
Livre blanc en
téléchargement : Analytics In Memory - L’architecture Big Data de SAS Plus d’informations : www.sas.com/france/hpanalytics Me contacter : jerome.cornillet@sas.com -- 02 51 84 23 37 C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
15.
C op yr
i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . SAS.com
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