SAS ayuda a tomar decisiones más ágiles con High-Performance Computing
Con la nueva línea de soluciones High-Performance Computing, SAS ha introducido tecnología informática avanzada de alto rendimiento para ayudar a las empresas a aprovechar el astronómico crecimiento de los datos en bruto y tomar decisiones empresariales más ágiles y precisas.
En este entorno de turbulencias económicas, tomar decisiones mejores y más rápidas puede inclinar la balanza entre el crecimiento y la desaparición de la compañía. Así, la primera solución de SAS es High-Performance Computing, que crea un sistema sencillo para analizar cantidades masivas de datos en paralelo y dar respuesta a complejas cuestiones de negocio en tiempo real.
La cadena norteamericana de distribución Macy´s es uno de las compañías que están trabajando con esta nueva solución de SAS. “Estamos muy contentos con los resultados obtenidos con el piloto de la solución SAS High-Performance Computing”, afirma Larry Lewark, CIO de Macy´s. “El exclusivo método mediante el cual SAS distribuye las cargas de trabajo nos está permitiendo realizar, incluso los más complejos análisis, en una fracción del tiempo que se tardaba antes. Esto es una clara ventaja a la hora de analizar y adaptar rápidamente el color y la talla de un producto en nuestros centenares de tiendas”.
Por otro lado, la volatilidad de los mercados de hoy en día y la incertidumbre económica requieren que las empresas de servicios financieros tomen decisiones de forma ágil y rápida. En este contexto, SAS High-Performance Risk ayuda a dar respuestas rápidas a cuestiones complejas en áreas que incluyen la optimización de capitales, la gestión de liquidez, la evaluación del portfolio, stress-testing y análisis de escenarios.
Por último, SAS In-Memory Analytics es la última innovación en el portfolio de High- Performance Computing, que también incluye in-data base computing, grid computing y analítica avanzada de código abierto.
El Presidente y CEO de SAS, Jim Goodnight, define la nueva tecnología como “la que cambiará las reglas del juego” para las empresas que están usando el análisis avanzado para lograr la mayor ventaja competitiva. “Nuestros clientes hacen frente a problemas que cambian las actuales soluciones informáticas”, afirma Goodnight. “SAS High-Performance Computing divide complejas tareas en grupos transformándolos en problemas mucho más pequeños y distribuyéndolos a muchos procesadores data in-memory”.
La cadena norteamericana de distribución Macy´s es uno de las compañías que están trabajando con esta nueva solución de SAS. “Estamos muy contentos con los resultados obtenidos con el piloto de la solución SAS High-Performance Computing”, afirma Larry Lewark, CIO de Macy´s. “El exclusivo método mediante el cual SAS distribuye las cargas de trabajo nos está permitiendo realizar, incluso los más complejos análisis, en una fracción del tiempo que se tardaba antes. Esto es una clara ventaja a la hora de analizar y adaptar rápidamente el color y la talla de un producto en nuestros centenares de tiendas”.
Por otro lado, la volatilidad de los mercados de hoy en día y la incertidumbre económica requieren que las empresas de servicios financieros tomen decisiones de forma ágil y rápida. En este contexto, SAS High-Performance Risk ayuda a dar respuestas rápidas a cuestiones complejas en áreas que incluyen la optimización de capitales, la gestión de liquidez, la evaluación del portfolio, stress-testing y análisis de escenarios.
Por último, SAS In-Memory Analytics es la última innovación en el portfolio de High- Performance Computing, que también incluye in-data base computing, grid computing y analítica avanzada de código abierto.
El Presidente y CEO de SAS, Jim Goodnight, define la nueva tecnología como “la que cambiará las reglas del juego” para las empresas que están usando el análisis avanzado para lograr la mayor ventaja competitiva. “Nuestros clientes hacen frente a problemas que cambian las actuales soluciones informáticas”, afirma Goodnight. “SAS High-Performance Computing divide complejas tareas en grupos transformándolos en problemas mucho más pequeños y distribuyéndolos a muchos procesadores data in-memory”.
