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Altair Analytics Workbench™

강력하고 사용자 친화적인 인터랙티브한 개발 환경

많은 조직에서 데이터 엔지니어, 분석가, 사이언티스트 및 통계 전문가를 위해 분석 사일로를 지원하게 됩니다. 이러한 사일로들은 각 프로필이 분석 라이프 사이클의 다양한 단계를 효과적으로 처리하는 데 도움이 되는 크고 다양한 툴셋이 필요한 경우가 많습니다. Altair Analytics Workbench™를 사용하면 모든 사용자가 다양한 데이터를 연결, 준비, 검색 및 모델링할 수 있는 단일 플랫폼을 제공하여 이러한 사일로를 통합하고 생산성을 향상하며 비용을 절감할 수 있습니다.

Altair Analytics Workbench™는 SAS로 작성된 모델 및 프로그램 개발에 이상적이고 정교한 코딩 환경을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 SAS프로그램에 Python, R 또는 SQL을 포함할 수 있으며 SAS 프로그램을 실행하는 데 타사 소프트웨어가 필요하지 않습니다.

Analytics Workbench 제품 영상

왜 Altair Analytics Workbench™ 일까요?

다양한 수준의 능력과 기술을 가진 사용자에게 권한 부여

Altair Analytics Workbench™는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 모델러, 데이터 사이언티스트 및 비즈니스 사용자의 요구 사항을 충족합니다. 코딩 기술이 없는 사람도 소프트웨어의 시각적 워크플로우를 사용하여 다양한 소스에서 데이터를 추출 및 변환하고 스프레드시트와 보고서를 생성할 수 있습니다. 전문 사용자는 데이터 준비, 탐색, 프로파일링을 포함한 플랫폼의 정교한 코딩 환경을 사용하여 고급 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 시각화, 디시전트리를 사용한 예측 모델링, 회귀, 스코어카드, 클러스터링/세그먼트 분석, 모델 검증 등도 수행할 수 있습니다.

기존 SAS 프로그램 유지 및 새 프로그램 개발

Altair Analytics Workbench™는 Altair SLC™로 구동되어 워크플로우, 프로그램 및 모델을 실행합니다. 기존 코드 라이브러리를 처리하고 SAS 로 작성된 새 프로그램을 개발하기 위한 통합 개발 환경(IDE)입니다. 이 소프트웨어에는 정교한 코드 편집기, 코드 템플릿, 프로그램을 실행하고 결과 로그, 라이브러리, 데이터 세트 및 기타 생성된 결과물을 탐색하는 기능, 코드 기록 기능을 사용한 프로젝트 관리, GIT을 이용하여 소스 코드 버전 관리 및 협업이 가능합니다.

SAS프로그램과 Python, R 및 SQL 혼합

기존 SAS 를 오픈 소스와 연결하려는 사용자는 워크플로우 또는 SAS 프로그램에 Python, R 및 SQL 코드 블록을 포함할 수 있습니다. 또한 사용자는 프로그램 및 워크플로우의 Python, R, SQL 및 SAS 세그먼트 간에 데이터를 교환하고 처리할 수 있습니다.

주요 특징

시각적 워크플로우 환경

드래그 앤 드롭을 지원하는 인터랙티브한 블록으로 워크플로우를 구축합니다. 이는 분석을 위한 데이터 검색, 블렌딩 및 Prep을 위한 로우 레벨 데이터 엔지니어링 기능과 재생산 가능한 예측 모델을 구축, 탐색 및 검증할 수 있는 머신러닝 기능의 완벽한 조합을 제공합니다. SAS, SQL, Python 및 R 로 코딩 된 프로그래밍 가능한 블록으로 워크플로우를 향상합니다.

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강력한(Robust) 코딩 환경

최신 통합 개발 환경(IDE)을 사용하여 프로그램을 생성, 유지및 실행하고 데이터, 결과 및 로그를 탐색합니다. Altair Analytics Workbench™의 코딩 환경은 SAS 프로그래밍에 중점을 두고 있지만 사용자가 SAS프로그램 내에서 SQL, Python 및 R 코드를 통합할 수 있도록 하여 Python, R, SQL 및 SAS 모듈 간에 데이터를 쉽게 교환할 수 있습니다.

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간단한 데이터 디스커버리 기능

Altair Analytics Workbench™는 사용자가 소스 데이터를 완전히 이해하고 프로파일링, 자동화된 품질관리, 검증 및 자동 변수 보고를 포함하여 새로운 인사이트를 발견할 수 있도록 하는 광범위한 기능을 제공합니다.

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노코드 머신러닝 모델 개발

Altair Analytics Workbench™는 디시전트리, 클러스터링, 회귀 분석 및 신경망을 포함하여 지도 및 비지도 학습에 대한 머신러닝 지원을 제공합니다. 워크플로우 블록을 사용하여 머신러닝 모델을 탐색, 빌드 및 테스트하고 프로덕션레벨에서 사용할 수 있는 위해 오류 없는 코드를 자동으로 생성합니다.

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모델 성능을 빠르게 비교

동일한 테스트 데이터에 대해 다양한유형의 모델을 구축 및 검증한 다음, ROC, Cumulative Gain차트 등이 Altair Analytics Workbench™의 노코드모델 비교 도구를 사용하여 가장 적합한 모델을 식별합니다.

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쉽게 구축 가능한 스코어카드

알테어의 간단한 시각적 개발 도구를 사용하여 변수 선택, 교육, 평가 및 모델 검증에 도움이 되는 예측, 행동, 애플리케이션 스코어카드를 구축할 수 있습니다. 오류 없이 자동으로 추출하고 프로덕션에서 사용할 스코어카드를 배포를 준비하세요.

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