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Altair Analytics Workbench®

パワフルでユーザーフレンドリーなインタラクティブ開発環境

多くの組織には、データエンジニア、アナリスト、サイエンティスト、統計学者で分かれた複数の分析サイロができています。 これだと多くの場合は、分析ライフサイクルのさまざまな段階で効果的に対処するため、プロファイルごとに大規模で、しかもそれぞれ異なったツールセットを要します。 Altair Analytics Workbenchがあれば、あらゆるデータの結合、準備、検出、モデル化をするプラットフォームは、すべてのユーザーに1つだけで済むため、こうしたサイロ群が1つにまとまり、生産性が向上し、コストが削減できます。

洗練されたコーディング環境Altair Analytics Workbenchは、SAS言語で記述するモデルやプログラムの開発に理想的です。 SAS言語プログラムの開発者がPythonやRやSQLコードを埋め込めるので、SAS言語プログラムを実行するサードパーティー製ソフトウェアは不要です。 しかもドラッグ&ドロップワークフローなので、コードを記述しなくてもモデルやプログラムが開発できます。

Altair Analytics Workbenchが選ばれる理由

ユーザーのさまざまな能力やスキルセットをパワーアップ

Analytics Workbenchなら、データエンジニア、データアナリスト、データモデラー、データサイエンティスト、市民データサイエンティストのニーズに対応。 コーディングスキルがなくても、ビジュアルワークフローで、さまざまな異種ソースからデータを抽出して変換することで、スプレッドシートやレポートを作成可能です。専門家なら、このプラットフォームの洗練されたコーディング環境で、データ準備、探索、プロファイリング、データ可視化、決定木による予測モデリング、回帰、スコアカード、クラスターリング/セグメンテーション分析、モデル検証など、高度な分析タスクを実行可能です。

既存のSAS言語プログラムの保守も新規の開発も

Analytics Workbenchでワークフロー、プログラム、モデルの実行を担うのはAltair SLC™。 完全な統合開発環境(IDE)で、既存のコードライブラリの処理にも、SAS言語で記述するモデルやプログラムの新規開発にも対応します。 洗練されたコードエディター、コードテンプレート、プログラムを実行した結果生成されるログ、ライブラリ、データセットなどの出力を調査する機能、コード履歴機能によるプロジェクト管理、GITバージョンの管理システムへの統合(オプション)などがあります。

SAS言語プログラムとPython、R、SQLとを両立

Python、R、SQLコードブロックをワークフローやSAS言語プログラムに埋め込んで、既存のSAS言語のニーズとオープンソース言語とを橋渡しします。 Python、R、SQLとプログラムやワークフローのSAS言語セグメントとの間のデータ交換やデータ処理も可能です。

主な特長

堅牢なコーディング環境

最新の統合開発環境(IDE)を使用して、プログラムの作成、保守、実行や、データ、結果、ログの調査ができます。 Analytics Workbenchのコーディング環境はSAS言語プログラミングに重点を置いていますが、SQL、Python、RのコードをSAS言語プログラム内に組み込むこともできるので、Python、R、SQL、SASの言語モジュール間でデータを交換するのも簡単です。

ビジュアルワークフロー環境

ドラッグ&ドロップのインタラクティブなブロックを使用してワークフローを構築し、データの取得、混合、分析準備のための低レベルのデータエンジニアリング機能と、再現可能な予測モデルの構築、探索、検証を可能にする機械学習機能を完璧に組み合わせることができます。 SAS言語、SQL言語、Python言語、R言語でコーディングしたプログラム可能なブロックでワークフローを強化します。

シンプルなデータ検出機能

Analytics Workbenchは、プロファイリング、自動品質チェック、検証、自動変数レポートなど、ユーザーがソースデータを完全に把握して新しい洞察を見い出せるような堅牢な機能を幅広く備えています。

ノーコード機械学習モデル開発

Analytics Workbenchの機械学習では、決定木、クラスターリング、回帰分析、ニューラルネットワークなど、教師あり学習も、教師なし学習もサポートします。 ワークフローブロックにより機械学習モデルを調査、構築、テストし、本番環境に向けたエラーフリーコードを自動生成します。

迅速なモデルパフォーマンス比較

同じテストデータに対して複数の異なったタイプのモデルを構築し検証したら、Analytics Workbenchのノーコードモデル比較ツールを使用して、受信者動作特性(ROC)、コルモゴロフ–スミルノフ (KS)、累積利得、リフトを含む比較グラフで、最適なモデルを特定します。

構築しやすいスコアカード

アルテアのシンプルなビジュアル開発ツールを使用すると、変数選択、トレーニング、評価、モデル検証を支援する予測スコアカード、行動スコアカード、アプリケーションスコアカードが作成できます。 本番環境での利用に向けて、エラーフリーですぐにデプロイできるスコアカードコードを自動抽出します。

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