分析および洞察ソフトウェア プロバイダーの SAS は、開発者に最新の軽量でスケーラブルな作業環境を提供する新しい SAS Viya Workbench をリリースしました。SAS および Python 言語をサポートし、2024 年末までに R もサポートされる予定です。また、この Workbench では、開発者が Visual Studio Code および Jupyter ノートブックを選択することもできます。
SAS は 1970 年代から世界に数値計算ソフトウェアを提供してきました。SAS の大きな強みは強力な下位互換性ですが、クラウド、オープン ソースのテクノロジや言語など、現代の主要なイノベーションの導入についても決して遅れをとっていません。
SAS 言語は最初から製品に組み込まれており、数十年にわたって進化してきました。SAS 言語は、その繊細さが控えめに表現された強力な言語です。たとえば、SAS DATA STEP を使用すると、数行のコードでデータをある場所から別の場所に移動できます。さらに数行のコードで、変換とフォーマットを実行できます。たとえば、Oracle データベースに大量のデータがあり、それを Teradata データ ウェアハウスに移動する場合、必要なコードは 3 行だけです。さらに数行追加するだけで、ベンダーの並列機能を利用できます。多くの企業が、はるかにコストがかかり、はるかに複雑なデータ移動を実行しています。同様に、リモート サーバーのデータベース テーブルからデータを引き出し、それを再コーディングしてクリーンアップし、表形式のデータに変換し、レートを計算し、マルチタブの Excel スプレッドシートを出力して一般公開することも、それほど手間をかけずに行うことができます。
SAS は、医療や製薬などの規制の厳しい多くの業界 (およびあらゆる種類の他の業界) で使用されており、同社の言語と機能は、適切な規制要件と検証を含め、徹底的に文書化され、テストされています。これは、同社が費やした膨大な時間と労力であり、すべての SAS 手順が統計的に健全でエラーがないことを保証しています。これは、今日世界で利用可能な他の分析ツールの大半では得られない保証です。
その観点から、SAS 言語と SAS プラットフォームを使用することは、効率性と強力な機能をもたらし、長期の寿命を保証する、確実で安全な選択です。
実際、先月開催された同社の主要な年次会議である SAS Innovate では、共同創設者兼 CEO の Jim Goodnight 博士がステージに上がり、新しい SAS Viya Workbench のデモを行い、1980 年代に自ら作成したコードを使用してデモを行いました。
なんと、ジム・グッドナイト博士自らが新しい SAS Viya Workbench でのコーディングのデモを行う予定です #SASInnovate pic.twitter.com/5UqrZ5YAnx
そして、こちらがクラシックなカウボーイハットです。ジム・グッドナイト博士が 1980 年代に書いたコードで、2024 年に最新の SAS Viya Workbench で実行されます #SASInnovate pic.twitter.com/vCFeuRO17o
ここで、SAS Viya Workbench 自体について考えてみましょう。同社には従来の SAS エンタープライズ グレードのオンプレミスまたはホスト型 SAS 9.4 ソフトウェアがありますが、クラウド版の SAS Viya (Visual Analytics) も提供されています。Viya は SaaS ベースの製品ですが、モデリングやアルゴリズムなど、AI ライフサイクルにも重点を置いています。常時接続機能が向上し、より多くのユーザーとトランザクションをサポートし、その他の強力な機能も多数備えています。また、Goodnight 博士によると、コード面では下位互換性が維持されているとのことです。
もちろん、SAS 言語で作業したくないという人もいるでしょう。同社は、組織が抱える現状に合わせて、分析機能と強みを組織に提供するために懸命に取り組んできました。
その最新の成果が SAS Viya Workbench です。これは、SAS よりも Python を好むか (今年後半にリリース予定の R)、また Visual Studio Code や Jupyter ノートブックを好むかに関係なく、AI モデルを構築するための柔軟で軽量な開発環境です。
どのような好みであっても、SAS Viya Workbench は現在一般提供されており、データ準備、探索的データ分析、分析モデルと機械学習モデルの開発のためのセルフサービス型のオンデマンド コンピュータ環境として開発者とモデラーを対象としています。
実際、既存の Python コードがある場合でも、それを SAS と独自のカスタム Python ライブラリに取り込むことでパフォーマンスが向上します。SAS Innovate のステージ上での 1 つの例では、チームはオープンソースの Python sklearn.svm.SVC 数学ライブラリを使用して 45 分で実行された複雑なアルゴリズムを示しました。1 つの変更 (sasviya.ml.svm.SVC へのインポートの調整) のみを行うと、コードは 9 秒で完了しました。
「我々はこの分野で47年の経験を持っています」とSASの主任ソフトウェア開発者ジョセフ・ヘンリー氏は語った。グッドナイト博士は「オープンソースは無料かもしれないが、コンピューティングはそうではない」と冗談を言った。
SAS Viya Workbench は、オンデマンド、セルフプロビジョニング、セルフ終了が可能で、IT サポートを最小限に抑えた、柔軟でスケーラブルかつ効率的な開発環境です。専用の分析環境には、プロジェクトのニーズに合わせてカスタマイズ可能な CPU/GPU コンピューティング能力が備わっています。モデルやその他の結果は、SAS Viya でデータ管理、ガバナンス、運用展開に活用できます。
SAS Viya Workbench は、第 2 四半期に Amazon AWS Marketplace を通じて最初に利用可能になり、将来的にはサポートされるクラウド プロバイダーの追加と、サービスとしてのソフトウェアの展開オプションが計画されています。
それだけではありません。「開発者にとって、歴史上これほど良い時期はありませんでした」と、SAS のグローバル AI 戦略リーダーである Marinela Profi 氏は述べています。
Profi はさらに、必要に応じて合成データを作成するための SAS Viya Copilot、カスタマイズされた生成 AI モデル、SAS Data Maker など、同社が開発者エクスペリエンスに施した追加の機能強化についても実演しました。
SAS Viya Copilot は、SAS 開発者のワークフローに自然に溶け込み、自然言語で促される便利なガイダンスを提供します。たとえば、一連のデータがある場合、SAS Viya Copilot にトレンド分析や時系列予測を作成するように依頼できます。データを分析してプロットし、それをすべてダッシュボードにまとめて経営陣と共有する良い方法は何かと尋ねることができます。SAS Viya Copilot にブレインストーミングを依頼し、データをさらに活用する方法についてのアイデアを出すこともできます。
さらに、SAS Viya Copilot では、さまざまな目的に合わせて独自のコパイロット シリーズを作成することもできます。簡単な質問に答えて設定すると、LLM に依存しないコパイロットが取得され、提供したデータや業界に関する質問に答えます。コパイロットは独自の SAS Viya サーバー上で実行され、他の組織と共有されることはありません。これにより、会社のデータ ガバナンスが維持されます。
「これがデータサイエンス開発の未来であり、AI を活用した開発者です。皆さんと一緒にこの旅に参加できることを嬉しく思います」と Profi 氏は語りました。
次に、SAS Data Maker が現在プライベート プレビューで利用可能で、一般提供が間もなく開始されます。これは「シームレスな合成データ生成への入り口」であると Profi 氏は言います。SAS Data Maker は、ユーザーが透明かつ信頼できる方法で合成データを生成するのに役立ちます。すぐに使用できるツールが付属しており、ユーザーは機密情報を保護しながら、実際のデータと合成データ間の変数の分布を検証および比較できます。高価なサードパーティのデータ コレクターが不要になり、通常のコストや労力をかけずに現実的なデータを提供できます。出力は独自のものではなく、SAS Data Maker は、任意のアプリケーション、システム、またはツールで使用できるシンプルな CSV ファイルを生成できます。
プログラミングは創造的な活動でしょうか、それとも科学的な活動でしょうか。私は、エンジニアリングの原則はあるものの、根本的には創造的なものだと常に感じてきました。#SASInnovate で、@MarinelaProfi は、開発者向けの SAS イノベーションによって、創造性に再び焦点を当てることができるようになるという、本当に素晴らしい情熱的な講演を行いました。pic.twitter.com/ADbfkUvND7
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.edu アドレスをお持ちの場合は、SAS アカデミック ポータルもご覧ください。
以下は、SAS OnDemand を使用して、グッドナイト博士のクラシックなカウボーイ ハットを私が独自に表現したものです。
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デイビッドは 1984 年からコンピューターに携わっており、すぐに家族の Commodore 64 に魅了されました。1990 年から 1992 年にかけてコンピューター サイエンスの学士号を取得し、その年の終わりにシステム アナリストとしてフルタイムで働き始めました。その後、UNIX システム マネージャー、国際ソフトウェア会社のアジア太平洋テクニカル スペシャリスト、ビジネス アナリスト、IT マネージャーなどの役職を歴任しました。2007 年からは国営企業の最高情報責任者を務め、IT の知識とビジネス感覚を提供し、自分が働く業界の変革を目指しています。また、ユーザー グループ コミュニティ、オーストラリア コンピューター協会の技術諮問委員会、教育にも参加しています。
デイビッドは 1984 年からコンピューターに携わっており、すぐに家族の Commodore 64 に魅了されました。1990 年から 1992 年にかけてコンピューター サイエンスの学士号を取得し、その年の終わりにシステム アナリストとしてフルタイムで働き始めました。その後、UNIX システム マネージャー、国際ソフトウェア会社のアジア太平洋地域の技術スペシャリスト、ビジネス アナリスト、IT マネージャーなどの役職を歴任しました。2007 年からは国営企業の最高情報責任者を務め、IT の知識とビジネス感覚を提供し、自分が働く業界の変革を目指しています。また、ユーザー グループ コミュニティ、オーストラリア コンピューター協会の技術諮問委員会、教育にも参加しています。
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