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Il linguaggio SAS è stato il leader indiscusso del mercato per l'elaborazione di grandi quantità di dati per l'analisi statistica a livello industriale. Tuttavia, altri linguaggi di programmazione open-source come Python, R e SQL hanno ridefinito il panorama. Sebbene ognuno di questi linguaggi open-source abbia i suoi pro e i suoi contro, molte aziende si affidano ancora a una serie di processi critici per l'azienda che sono stati costruiti su applicazioni e sistemi legacy in linguaggio SAS.
Lo status quo del linguaggio SAS nel settore bancario, assicurativo, sanitario e in altri settori è stato messo alla prova negli ultimi anni. È giunto il momento per le aziende di aprirsi ad un futuro basato su agilità, scalabilità, estensibilità e interoperabilità. A che punto siete in questo viaggio?.
Perché modernizzare e rendere a prova di futuro la vostra tecnologia di analisi?
Ma lo è anche riscrivere le applicazioni in linguaggio SAS in un linguaggio open-source. In molti casi, la migrazione è lunga e tecnicamente difficile, se non del tutto impossibile. La combinazione del codice SAS esistente con linguaggi come Python, R e SQL è altrettanto problematica. Finora, i compilatori di terze parti del linguaggio SAS sono stati essenziali per qualsiasi soluzione potenziale, aggiungendo ulteriori costi all'equazione.
In una prospettiva ancora più ampia, le strategie di analytics devono affrontare una distribuzione efficiente e una governance efficace. Inoltre, le organizzazioni devono trovare il modo di utilizzare la flessibilità e la scalabilità del cloud insieme al mobile computing, ai mainframe e alle infrastrutture on-premise.
La nuova ondata di strumenti di analisi dei dati e di ML opzionali per il codice non consente solo ai programmatori specializzati e ai data scientist di far parte del team, ma anche a una popolazione molto più ampia con competenze e discipline diverse. Per massimizzare le vostre risorse di dati, dovete quindi sfruttare i diversi e talentuosi team che si assumeranno la responsabilità di far funzionare queste strategie.
Utilizzando questa nuova ondata di software ibrido, non è più necessario affrontare i problemi di costo, complessità e fattibilità che ostacolano i tentativi di traduzione dei programmi in linguaggio SAS esistenti. Al contrario, è possibile combinare i linguaggi che meglio si adattano alle proprie esigenze e risorse.
Scalabilità, affidabilità e gestibilità
Creazione, manutenzione ed esecuzione di programmi in linguaggio SAS ed esplorazione dei risultati senza ulteriori configurazioni.
Un'unica applicazione unificata
Utilizzate codice Python, R, Hadoop e SQL insieme a moduli in linguaggio SAS in un unico ambiente dove tutti possono collaborare e aggiungere un valore significativo.
Nessun requisito di licenza di terze parti
Migrate i programmi in linguaggio SAS esistenti all'ambiente ibrido.
In questo webinar in due parti, imparerete come superare le sfide legate alle licenze eseguendo programmi critici in linguaggio SAS insieme a linguaggi open-source in un'unica piattaforma, sviluppando flussi di lavoro analitici end-to-end da processi di dati siloed e riducendo i colli di bottiglia DevOps con le API - con casi d'uso tecnici.
La loro sfida
Vestigo supporta finanziatori garantiti e non garantiti durante l'intero ciclo di vita del credito. L'azienda aveva bisogno di metodi efficienti per implementare le analisi e fornire rapidamente informazioni basate sui dati in varie situazioni per clienti di dimensioni diverse, da operazioni regionali a istituti di credito con portafogli di prestiti superiori a 5 miliardi di dollari.
La soluzione
Vestigo utilizza Altair Analytics Workbench™ per sviluppare e mantenere modelli e programmi scritti in linguaggio SAS. Il flusso di lavoro drag-and-drop del software consente ai team di creare rapidamente nuovi modelli senza dover scrivere alcun codice.
Le attuali strategie di modernizzazione dell'analisi dei dati devono anche agevolare la crescente richiesta di una capacità di distribuzione più rapida ed efficiente. Tradizionalmente, le organizzazioni hanno affidato il codice di sviluppo a DevOps o hanno incaricato gli analisti di riscrivere il codice per la produzione. Entrambi gli approcci sono costosi in termini di tempo, competenze e risorse.
In breve: con il nuovo ambiente linguistico ibrido mix-and-match, tutti i membri del team possono creare migliori risultati di analisi dei dati.