SAS将提供基于Hadoop的大数据分析技术

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       全球领先的商业分析软件与服务供应商SAS公司正在开发一种基于SAS内存分析技术，并适用于开源框架Hadoop的交互式分析编程环境。新软件通过更快地挖掘大数据获取更精确商业洞察，帮助企业提升盈利、降低风险、增进对客户的了解以及创造更多商业成功的机会。　　SAS In-Memory Statistics for Hadoop能够让多用户同时并交互地管理、挖掘和分析数据，建立和比对模型，以及对Hadoop框架内的海量数据进行评分。Hadoop开源框架被广泛认为是大数据未来发展方向。SAS软件将在2014年上半年内帮助数据科学家大幅提高工作效率。
　　“SAS In-Memory Statistics for Hadoop可单次载入Hadoop数据并将其保存到内存中供多用户进行一个会话内的多类型分析，相比之下，其他需要将数据写入磁盘的方式面临的问题是：所有的数据传输对于大数据处理而言都是极其低效的。”SAS分析服务器研发部门高级总监Oliver Schabenberger表示，“我们正致力于帮助数据科学家、建模师和统计员减少使用多种分析编程语言，摆脱各种工具混合使用的繁琐。SAS In-Memory Statistics for Hadoop支持所有类型的数据分析，为协同分析开辟一条快速、强劲和综合的途径。”
　　SAS In-Memory Statistics for Hadoop支持的统计和机器学习建模技术包括：聚类、回归、广义线性模型、方差分析、决策树、随机决策森林、文本分析和推荐系统。SAS可视化分析(SAS Visual Analytics)采用的内存分析技术也被应用到SAS In-Memory Statistics for Hadoop中。SAS内存架构为数据分析提供前所未有的速度—这对于在海量数据中挖掘价值来说必不可少。
　　为什么选择Hadoop?
　　市场研究机构IDC预测到2016年，Hadoop将实现8.128亿美元的销售额—复合年增长率达到60.2%。SAS期望客户能够借助Hadoop继续将大数据转化为卓越洞察。
　　“Hadoop对累积了海量数据资产的企业来说意义非凡。SAS致力于帮助这些部署大数据架构的企业，运用行业最顶尖的分析技术实现大价值，”SAS首席数据科学家Wayne Thompson表示，“在大数据理念大热之前，SAS便开始着力于服务大数据用户。随着技术的发展，我们也不断满足变化的客户需求，实现客户所想。”
　　他还提到SAS与Hadoop生态系统中知名公司Cloudera和Hortonworks进行了战略合作，使客户在受欢迎的Hadoop分布中有机会使用行业领先的分析技术。
　　Hadoop可以在商业服务器集群上分布数据和执行并行处理，还能侦测和处理对于分布式处理至关重要的故障。Hadoop除了具备低成本分布式硬件和数据冗余安全模式之外，还拥有以下一系列显著优势：
　　并行处理—Hadoop分布式计算模型拥有海量数据处理能力。
　　可扩展性—可通过添加节点轻松扩展Hadoop系统。
　　存储灵活性—与传统的关系型数据库不同，数据无需为存储进行预处理。Hadoop能够轻松存储非结构化数据。
　　SAS公司大中华区总裁吴辅世先生表示：“大数据的兴起促成了底层开源Hadoop技术的繁荣。我们也看到了Hadoop蕴含的潜在商机，它成本更为低廉、部署更为简单、能够存储文本等非结构化数据，可满足企业所需。目前，Hadoop在国内的应用愈加广泛，尤其是在电信业和金融业。SAS希望能够在Hadoop中引入强大分析技术，帮助企业从Hadoop部署中获取价值。”