L'apprentissage de structure sous forme de graphe orienté acyclique est une étape fondamentale pour aller au-delà de la simple corrélation statistique et entrer dans le domaine de la véritable causalité. En exploitant cette fonctionnalité analytique au sein de l'environnement in-memoryTechnique stockant les données directement dans la RAM pour un accès ultra-rapide, permettant des analyses massives et calculs complexes en temps réel sans les latences liées aux disques durs. Cloud Analytic ServicesMoteur d'exécution in-memory de SAS Viya. Il assure le traitement massivement parallèle (MPP) et distribué des données pour optimiser les performances analytiques et le passage à l'échelle., vous pouvez découvrir les relations causales complexes cachées dans vos vastes ensembles de données d'entreprise.
- Création de modèles robustes : Permet aux data scientistsExperts extrayant des connaissances via des méthodes statistiques, algorithmes et IA. Ils transforment les données brutes en insights stratégiques pour résoudre des problèmes métier complexes. de construire des modèles économétriquesOutils statistiques et mathématiques analysant des données économiques pour valider des théories, quantifier des relations entre variables et prévoir des tendances futures via des équations. structurels plus résilients face aux évolutions du marché.
- Analyse des leviers d'action : Identifie les véritables déclencheurs d'indicateurs de performance clés, optimisant ainsi l'allocation de vos ressources métier.
- Décisions stratégiques : Fonde les choix de la direction sur des relations de cause à effet statistiquement avérées au sein de vos plans de données.
