ข้อมูลที่เข้ามามากขึ้นไม่ว่าจะเป็นสเปรดชีท (spreadsheets), อีเมล์, รายงาน, ข้อมูลของลูกค้า, บันทึกของผู้จัดจำหน่าย,เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในการดำเนินงาน และข้อมูลอื่นๆ ที่เข้ามาซึ่งซับซ้อน และหลากหลายข้อมูล ขณะที่สภาพแวดล้อมการทำงานของเทคโนโลยีในปัจจุบัน มีการพัฒนาที่ก้าวหน้ามีหลายแพลตฟอล์มให้เลือกทำงาน โดยเฉพาะเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น Hadoop ที่เป็นอีกแหล่งในการเรียกข้อมูลมาใช้ได้ง่าย ขณะที่แพลตฟอร์มเดิมที่ได้รับความนิยมก็ยังมีอยู่ อาทิOracle, Microsoft SQL Server จึงเป็นความท้าทายของนักบริหารข้อมูล ทั้งนี้ ต้องยอมรับว่า ปัจจุบันข้อมูลขนาดใหญ่มีความเกี่ยวข้องกับทุกองค์กร และท้ายที่สุดก็จะมาถึงจุดที่เกี่ยวข้องกับปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็วของข้อมูล ซึ่งเป็นสิ่งที่นักบริหารต้องคำนึงถึง
สำหรับเทคโนโลยี SAS® Data Management ที่มาพร้อมกับคุณสมบัติใหม่ๆ ช่วยให้คุณสามารถดูแลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ผ่านกระบวนการผสานรวมแล้วระหว่างเทคโนโลยี Hadoop กับเทคโนโลยีดั้งเดิม ด้วยแพลตฟอร์มปัจจุบัน ที่ทำให้คุณใช้เวลาน้อย โดยจะช่วยลดภาระให้กับฝ่ายไอทีในด้านการจัดการปริมาณข้อมูลได้อย่างมาก ขณะเดียวกันสามารถได้มุมมองจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่สอดคล้องกับธุรกิจได้
เทคโนโลยี SAS® Data Management ได้ขยายการใช้ประโยชน์คุณสมบัติภายในเทคโนโลยี Hadoop เช่น การเชื่อมโยงข้อมูล การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล โดยผู้ใช้สามารถนำเอาขั้นตอนการจัดการและสำรวจข้อมูลที่สำคัญเข้าไปไว้ในเทคโนโลยี Hadoop ได้อย่างง่ายดาย โดยผ่านเทคโนโลยี SAS® Data Management ที่สามารถทำทุกอย่างเข้าด้วยกันเป็นระบบเดียว และการดำเนินการดังกล่าวไม่จำเป็นต้องใช้บุคลากรที่มีความสามารถเฉพาะทางของเทคโนโลยี Hadoop แต่อย่างใด
ประโยชน์สำคัญเทคโนโลยี SAS® Data Management
เข้าถึงข้อมูลที่คุณต้องการไม่ว่าข้อมูลจะถูกเก็บไว้ที่ใด จากระบบเทคโนโลยีดั้งเดิม ไปยังระบบเทคโนโลยีHadoopปรับปรุงประสิทธิภาพของการผลิต ลดระยะเวลาในการพัฒนา และบำรุงรักษาระบบ สามารถจัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์
ควบคุมและรักษาความปลอดภัยข้อมูลของคุณ เพิ่มเครื่องมือการตรวจสอบเพื่อรักษาความปลอดภัยให้กับโปรแกรมการจัดการข้อมูล รวมทั้งลดความเสี่ยงทำงานได้เร็วขึ้นและตอบสนองข้อจำกัดด้านเวลา, ตารางการทำงาน มีความสมดุลแบบมัลติเทรดควบคู่ไปกับการย้ายข้อมูลอย่างรวดเร็ว หรือปรับปรุงไปกับ structured query language (SQL) ผ่านไปยังฐานข้อมูลยอดนิยมMPPสามารถกำจัดเครื่องมือที่ทับซ้อน ด้วยแพลตฟอร์มการทำงานแบบครบวงจร ช่วยจัดการข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างสมบูรณ์ ลดความจำเป็นในการบริหารจัดการเทคโนโลยีผสม ช่วยควบคุมค่าใช้จ่าย
“สำหรับแซส ในปัจจุบันมุ่งเน้นภาคการศึกษา โดยมีทีมเข้าไปพูดคุยกับมหาวิทยาลัยต่างๆ เพื่อการมอบซอฟต์แวร์แซสให้ไปใช้ฟรี เพราะเมื่อนักศึกษาได้ใช้ มีความคุ้นเคยกับเทคโนโลยีแซส จะทำให้จำนวนคนที่รู้ถึงเทคโนโลยีของแซส เพิ่มขึ้นในตลาดด้วย รวมทั้งมีการปรับเปลี่ยนนโยบายภายในของแซส จากที่เคยรับคนที่มีประสบการณ์ มาทำงาน เปลี่ยนมาเป็นรับบัณฑิตใหม่จากมหาวิทยาลัยแล้วนำมาพัฒนาให้มีทักษะความสามารถอย่างที่ต้องการ ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นคือ เด็กกลุ่มนี้สามารถสร้างผลงานได้เทียบเท่าและไม่ด้อยไปกว่าคนที่มีประสบการณ์ 5 ปี และที่สำคัญยิ่งไปกว่าคือ ความภาคภูมิใจรวมถึงความผูกพันที่เขามีกับองค์กร” นายทวีศักดิ์ กล่าว
มร.ดีภัค รามานาธาน ประธานเจ้าหน้าที่บริหารฝ่ายเทคโนโลยีประจำภูมิภาคเอเชียเหนือ กล่าวว่า ข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้น ซึ่งกลายเป็นทรัพยากรณ์ที่มีค่า ที่องค์กรนำมาเป็นเครื่องมือทางการตลาด ในการเข้าถึงลูกค้า โดยการวิเคราะห์ ศึกษาเทคนิค ข้อมูลเชิงลึก ในการเข้าถึงความต้องการของลูกค้า ด้วยข้อมูลที่ชาญฉลาด นับเป็นพลังอำนาจในการขับเคลื่อนธุรกิจในปัจจุบัน จะเห็นว่า คนไทยในปัจจุบัน ชื่นชอบกับ Google มาก ในการค้นหาข้อมูล วิเคราะห์ เพื่อช่วยในการหาประสบการณ์ใหม่ๆ ในการเข้าถึงลูกค้า และเป็นความท้าทายในการวิเคราะห์หาเทคนิคต่างๆ เพื่อให้สอดคล้องกับธุรกิจที่ดำเนินอยู่ได้มากที่สุด
นอกจากนี้ เทคโนโลยี SAS Visual Analytics เป็นอีกสถาปัตยกรรมหนึ่ง ที่ทำงานควบคู่กับ เทคโนโลยี SAS® Data Management ซึ่งจะมีประโยชน์มากในการพยากรณ์และช่วยวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ บิ๊ก ดาต้า ได้อย่างรวดเร็วแบบนาทีต่อนาทีหรือเพียงไม่กี่วินาที ไม่ว่าข้อมูลทั้งภายในและภายนอกองค์กรที่ผ่านการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์แล้วนั้นสามารถนำมาใช้ทางการตลาดเพื่อสร้างรายได้ให้เกิดขึ้น เรียกได้ว่าเป็น “ดาต้า มันนิไทเซชั่น” (Data Monetization) ซึ่งหลายๆองค์กร อาทิ ธนาคาร, โทรคมนาคม, ธุรกิจค้าปลีก และอุตสาหกรรมต่างๆให้ความสำคัญในเรื่องนี้มากขึ้น
สำหรับความโดดเด่นที่สำคัญของ SAS Visual Analytics ได้แก่ 1) ผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางด้านอนาไลติกส์มาก เนื่องจากโซลูชั่นส์ SAS Visual Analytics ถูกออกแบบมาให้ใช้งานได้ง่ายเหมาะสำหรับทุกคน 2)สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว ด้วยการคำนวณแบบ In-Memory Analytics 3)สามารถใช้ร่วมกับระบบไอทีหรือแอพพลิเคชั่นอื่นๆได้ง่าย 4)สามารถดำเนินการใช้งานได้เองและใช้ผลวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกับทุกฝ่ายในองค์กรได้ 5)สามารถปรับใช้การวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายขนาดที่เหมาะสมกับองค์กร