SAS® Business AnalyticsFamework

SAS® 비지니스 분석 프레임웍

Big Data와 Big Analytics를 위한 분석 프레임웍

Big Data와 Big Analytics 환경에서 비즈니스 인사이트 생성과 소비의 순환 구조를 완성하기 위해 비즈니스 분석 프레임웍이 필요합니다.SAS®비즈니스 분석 프레임웍은 기업이 고민하는 복잡한 비즈니스 문제를 해결합니다. 비즈니스 환경의 변화를 조기에 인지하여, 신속히 대처할 수 있는 ‘예측 분석 (Predictive Analytics) 기술’ 이 귀사의 새로운 비즈니스 기회를 창출해 줍니다.

SAS® 비즈니스 분석 프레임웍은 200여개 이상의 비즈니스 솔루션 군과 이를 지원하는 통합 BI 기반기술이 하나로 통합된 전사적 분석 프레임웍입니다.

[비지니스 분석 프레임웍 ]

SAS® Business Analytics Framework

비즈니스 솔루션 : ‘예측 분석’에 의한 복잡한 경영 과제 해결

리포팅 : 조직 내 다양한 의사 결정자 및 정보사용자에게 필요한 정보를 이해하기 쉽게 시각화하여 제공

예측 및 분석 : 비즈니스 의사결정을 이끄는 고급 통계 분석, 데이터 마이닝, 시뮬레이션을 통한 예측 및 활동 계획의 최적화

데이터 관리 : 비즈니스 의사결정에 필요한 데이터 추출, 적재, 변환 및 데이터 품질, 마스터 데이터 관리

기존의 BI툴은 실적 집계를 통해서 ‘어디에서 문제가 발생했는지’를 제시해 주었습니다. 그러나 경영자가 정말로 원하는 ‘원인은 무엇인지’ ‘앞으로 어떻게 될 것인지’ ‘어떻게 대응하면 좋을지’ 등에 대한 ‘예측’이나 ‘대안’을 제시하지는 못했습니다. SAS의 솔루션은 고도의 분석을 수행하고 앞으로의 경향을 예측하여, ‘시각화’된 결과를 기반으로 최적의 비즈니스 대처 방법을 제시합니다.

SAS® 비즈니스 분석 프레임웍은 SAS의 산업별 노하우가 결집된 ‘비즈니스 솔루션 군’과 이를 구현하기 위한 ‘통합

BI 기반기술’을 통하여, 비즈니스 문제를 보다 빠르고, 정확하게 해결하도록 지원합니다. 특히 사용자 계층별로 최적화된 맞춤형 분석 환경 및 유기적인 결과 공유를 통해 Analytic Factory 개념의 분석 인사이트 생성과 소비의 순환구조를 구현하여 비즈니스 지식을 자산화할 수 있도록 해 줍니다 .

단순한 ‘시각화’를 넘어선 ‘미래 예측 기술’

경쟁력 우위를 위해 사전 대응 가능한 의사결정 – 미래를 먼저 읽고 비즈니스를 추진하십시오.

정형리포트 무슨 일이 발생했는가?

비정형 리포트 얼마나 많이, 자주, 어디에서 발생하는가?

OLAP (검색·드릴

다운)문제의 원인이 어디에 있는가?

경보(ALERT) 어떠한 행동이 필요한가?

통계 분석

시계열

예측

예측 모델링

최적화

이 결과가 나타난 이유는?

이 추세가 계속되면 어떻게 될 것인가?

다음에 발생할 일은 무엇인가?

발생할 일에 대해 가장 최선의 대안은 무엇인가?

정형 비정형

예측

결과

비지니스 의사결정에 필요한 데이터 추출, 변환, 적재 및 데이터 품질, 마스터 데이터 관리기업 내 데이터가 업무 시스템에 다양한 형식으로 산재해 있는 반면, 올바른 분석 결과를 위해서는 데이터 품질 관리가 매우 중요합니다. 지금까지는 수작업으로 데이터를 정제하거나 내부에서 시스템을 자체 개발했기 때문에 그때마다 비용과 시간이 소요됐습니다. SAS의 데이터 통합 솔루션은 산재한 데이터를 수집하고, 전사에서 일관된 형식으로 통합합니다. 또한 고도의 분석을 행하는 데이터 품질의 정제 과정을 자동화하고, 신속하고 낮은 비용으로 필요한 데이터를 제공합니다.

데이터 관리 SAS® Data Management

▒ 데이터를 추출합니다

사내의 업무시스템에 산재한 데이터를 수집하기 위해 각 시스템과 접속해서 대량의 데이터를 추출합니다.

각종 데이터 소스에 대한 직접적인 엑세스 기능으로 데이터 통합 비용 절감관계형(relational) 혹은 비 관계형의 각종 데이터베이스 등 오픈 시스템 및 메인프레임 상에서 가동하는 주요 데이터소스에 자동으로 엑세스할 수 있습니다. 또한 주요 ERP 시스템에도 직접 엑세스할 수 있기 때문에 타 시스템에 접근하기 위한 개별 프로그램을 개발할 필

요가 없으며, 데이터 통합과 관련된 비용을 대폭 감소할 수 있습니다.

▒ 데이터를 분석하기 적합한 형태로 변환하고 통합합니다

추출한 대량의 데이터는 업무시스템마다 다른 형식으로 보전돼 있으므로 분석에 적합한 형태로 변환해서 통합합니다.

개발이 용이한 GUI*를 통한 ETL 프로세스 구축으로 개발 생산성 향상ETL(데이터 추출/변환/적재) 프로세스를 드래그 & 드롭의 직감적인 조작으로 설계할 수 있기 때문에 기술적인 문턱을 낮추고, 개발자의 작업과정을 줄임으로써 개발 생산성을 향상합니다. Built-In 된 변환 프로세서와 다양한 Function을 선택해서 사용 할 수 있고, 사용자의

요구에 필요한 데이터 변환기법을 사용자가 직접 정의해서 사용 할 수 있으므로 ETL 프로세스를 위한 유연한 작업환경을 제공합니다.* GUI : Graphic User Interface의 약어

메타데이터 통합 관리 기능에 의한 운용 효율의 향상과 환경변화에 대한 대응력 강화독립적인 복수 리파지토리를 지원하고 통합 Metadata Console을 이용하여 ETL 프로세스 과정에서 발생되는 모든 메타데이터를 통합관리합니다. 또한 데이터 소스나 타겟 테이블의 속성 변화가 있을 경우 영향도 분석기능을 통하여 ETL 프로세스만이 아니라

Report, Olap, Application 까지 변경사항을 확인 할 수 있습니다. 이에 중장기에 걸쳐 ETL 프로세스의 운영작업을 경감하고 요건 및 환경의 변화에도 신속히 대응 할 수 있는 환경을 제공합니다.

사용자의 업무 요건을 충족하고, 빠른 데이터 처리 성능SAS의 병렬처리 기술로 ETL 프로세스에서 고속 데이터 처리를 실현합니다. 처리시간에 제한이 있는 ETL 프로세스를 빠른 처리 퍼포먼스로 지원함으로써 유저의 업무요건을 충족하고, 보다 고품질의 정보기반 구축을 실현합니다.

관계형 데이터베이스(RDBMS)

ERP

비관계형 데이터베이스(NON-RDBMS)

•DB2 •OLE-DB •Sybase •NETEZZA •Informix •Oracle •Teradata •ODBC •SQLServer •mySQL

•ADABAS •IMS •System2000 •CA-IDMS •PCFlies •Hadoop

•OracleE-BusinessSuite •SAP •PeopleSoft •Siebel

about SAS® Business Analytics Framework

Hadoop 기반의 HDFS 지원SAS® DI Studio는 Hadoop기반의 HDFS(Hadoop File

System)을 지원하며 다양한 Big 데이터에 대하여 Upload 및

Down Load가 가능합니다.

업계표준규격을 기반으로 한 메타데이터 상호 호환성(동기화) 제공으로 효율적인 개발 환경 제공업계표준인 CWM(Common Warehouse Metamodel) 표준 및 MITI(Metadata Integration Technology Inc.) 브릿지에 기반한 메타 데이터의 상호접촉을 지원합니다. 이로 인해 외부 벤더 어플리케이션과의 메타 데이터 교환을 위저드 형식으로 간단히 행할 수 있으므로, 데이터 통합 프로세스에 있어서 중복부분의 이중개발을 막고, 효율적인 개발환경을 제공합니다.

▒ 데이터를 축적합니다

통합한 대량의 데이터를 유연하고 빠르게 분석할 수 있도록 최적의 형식으로 축적하고, 관리합니다.

정보계에 특화된 데이터 엔진을 탑재하여, 고속 처리 퍼포먼스 실현정보계에 특화한 데이터 엔진•아키텍처에 의해 모든 건수에 대한 검색, 데이터 통합, 분류 등 분석에 필요한 처리에 있어서, 트랜잭션 처리를 염두에 두고 개발된 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서 유례없는 고속 퍼포먼스 실현합니다. 또한 CPU의 병렬처리 및 데이터의 분석처리에도 대응하고, 퍼포먼스 및 확장성 측면에서도 필요한 기능을 제공합니다.

사용자 니즈에 대응하는 스토리지 제공으로 의사결정의 속도와 품질 향상SAS의 표준데이터 형식 이외에도, 병렬처리에 대응할 수 있는 데이터 및 다차원 큐브 등 유저의 니즈에 적합한 데이터를 선택할 수 있습니다. 이에 따라 정형적인 쿼리 & 리포팅 및 비정형인 OLAP 분석만이 아닌 고도의 통계분석, 예측, 데이터마이닝에 이르기까지, 유저 요건에 대한 최고의 퍼포먼스를 제공함과 동시에, 의사결정에서 데이터 품질을 향상합니다.

▒ 데이터의 품질을 높입니다

고객의 이름, 제품명, 부품명, 주소 등의 잘못된 표기를 수정하고, 데이터의 품질을 높이기 위한 Parsing, Standardization,

Matching, Clustering 작업을 수행합니다.

데이터의 품질 향상으로 정보우위성 확립SAS® Data Quality Solution에서는 프로파일링 및 데이터 클렌징, 기록 등 데이터 품질을 높이는 포괄적인 기능과, 사용하기 쉬운 유저 인터페이스를 제공하고, 비즈니스 유저와 시스템 유저 쌍방의 니즈를 만족합니다. 이에 따라 데이터에 일관성과 신뢰성을 부여하고, 정보 활용에 있어서 정보 우위성을 확립합니다.

▒ 세계 최고속 성능

SAS의 데이터 통합은 대량의 데이터를 고속으로 처리하는 세계기록*을 보유하고 있습니다.

*ETL 벤치마크에서 세계기록 수립2007년 4월 SAS는 보다 충실한 실제 환경에서 데이터의 통합태스크를 반영한 새로운 벤치마크를 구축하고, 거대한 양의 데이터를 데이터 웨어하우스에 추출/변환/로드(ETL)하는 프로세스에서 매시간 5.97테라바이트, CPU당 매시간 약

84기가바이트라는 세계기록을 수립했습니다.

UB4

데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터

데이터

블록

구조

행

데이터

구조

블록

벡터

영역

이용가능영역

SAS

메타 데이터공통벡터 (KCBH)

고정 트랜젝션 벡터 (KTBBH)

가변 트랜젝션 벡터 (KTBIH*(INITRANS-1))

데이터 벡터 (KDBH)

표 디렉토리 (KDBH*표수)

행 데이터

행 벡터

데이터

일반적인 RDBMS

오버 벡터

행벡터

▶ 같은 건수의 데이터 엑세스에서는 일반적으로 SAS는 단순한 I/O수의 비교로서 RDBMS에 비해 1.2-2배 이상의 I/O효율 실현

SAS® Data Set SAS® Scalable Performance Data

Server

SAS® OLAP Server

비즈니스 의사결정을 이끄는 고급 통계 분석, 데이터 마이닝, 시뮬레이션을 통한 예측 및 활동 계획의 최적화.지금까지의 IT는 과거에 발생한 일을 파악하는 데 도움이 됐습니다만, 이것에만 의지한다면 의사 결정은 상황에 끌려가서 수동적으로 될 수밖에 없습니다. SAS의 Analytics은 미래를 예측하기 위해서 데이터에 기반한 분석, 예측, 최적화를 제공하고, 혁신적인 의사 결정을 이끕니다.

예측 및 분석 SAS® Analytics

방대한 데이터로부터 비즈니스 통찰력 Insight을 얻을 수 있습니다

오늘날의 비즈니스 환경에서는 빠르고 정확한 의사결정이 매일 요구되고 있습니다. 과거에는 실적 집계를 통해서 ‘어디에 문제가 있는지’를 제시해 주었습니다. 그러나 경영자가 정말로 원하는 ‘문제의 원인은 무엇인지’ ‘앞으로 어떻게 될 것인지’ ‘이 경우 어떻게 하면 좋을지’라는 ‘예측’이나 ‘대안’을 제시하지는 못했습니다. 국제경쟁의 심화 및 세계불황 등 경쟁 환경이 복잡하게 변화하는 현재로서는 지금까지의 경험이나 감에 의지하는 판단으로는 한계

가 있습니다. SAS의 Analytics는 미래를 읽으면서 비즈니스를 전개하도록 ‘혁신적인 의사결정’을 지원하는, 데이터에 근거한 분석·예측·최적화를 제공합니다.

SAS가 이끄는 혁신적인 의사 결정의 예• 1일 1천만 건의 거래 중에서 새로운 판매 기회 및 부정거래를 알고 싶다

• 수백개의 장비 및 공정 중에서 품질에 영향을 주는 요인을 알고 싶다

• 지금까지 발생한 리스크를 정량적으로 파악하고 싶다

• 제품이 수만개의 아이템, 고객은 수백만 명. 누구에게 무엇을

추천하면 수익이 최대가 될지 알고 싶다

• 1천 종류의 상품 각각의 가격을 언제 얼마로 낮추면 재고도 없고

수익도 최대로 할 수 있을지 전망하고 싶다

데이터마이닝과 고급 통계 분석데이터마이닝은 인간의 능력으로는 처리할 수 없을 만큼의 방대한 데이터에서 반자동적으로 유익한 패턴을 발견, 검증하는 기법입니다. 통계 분석은 어떤 가설에 의해 필요한 정보를 실험계획법 등에 기반해 수집하고, 대화적으로 분석해가는 기법입니다.

데이터마이닝 통합 패키지 SAS® Enterprise MinerSAS® Enterprise Miner는 다양한 고급 분석기법을 손쉽게 사용할 수 있도록 기능을 제공하는 데이터마이닝 통합 패키지입니다. 사용자는 단일 환경에서 기업 데이터를 분석 •활용해서 비즈니스 전략상의 우위를 확보할 수 있습니다. 데이터 엑세스에서 모델 적용에 이르기까지 데이터 마이닝 프로세스 전체를 효율적으로 실현합니다. SAS의 독자적인 SEMMA 데이터마이닝 기법에 의해 구조화한 프로세스가 샘플링, 검색, 가공, 모델링, 그리고 평가라는

5가지 단계 각각을 지원합니다.

Case Study : 국내 철강업체

물리적 생산공정에 대한 전혀 새로운 차원의 분석기능을 구현하여 스크랩 손실율을 15%에서 1.5%까지 낮추었고 핫코일 프로젝트에서만으로도 15만달러의 성과를 달성

비정형화 데이터 분석 SAS® Text Analytics비정형화 텍스트 데이터에 숨겨져 있는 문맥상 연관성을 지닌 정보를 추출, 분류, 마이닝, 구조화 함으로써 정보의 활용성을 개선시켜주고 지금까지 숨겨져 있던 패턴, 감성(또는 소비자심리), 관계까지 명쾌히 밝혀 줌으로써 기존의 정량 데이터와 통합 분석 함으로써 조직의

문제를 보다 총체적으로 조망할 수 있도록 합니다

금 융

유통·서비스

통 신

제 조

제 약

•여신(초기·중도) 관리 •채권회수

•부정이용 예측 •자기자산 예측

•cross sell / up sell •이벤트 반응 예측 •마케팅 ROI

•고객 LTV •S/P ROI

•해약 확률 예측 •Call 예측

•고객 LTV •요금미납예측

•품질 관리 •마케팅 ROI

•수요 예측/재고관리 •시장 품질 분석

•창업 연구 •MR의 효과 분석

•게놈 분석

업 종 분석 적용의 예

SAS® Text Analytics

Information Organization and Access

SAS® EnterpriseContent

Categorization

SAS® OntologyManageament

SAS® SentimentManagement SAS® Text Miner

Predictive Modeling,Discover Trends and Patterns

about SAS® Business Analytics Framework

각종 고급 통계 분석 기능 SAS® Analytics Pro 각종 검정 및 다변량해석 등 다양한 분야에서 SAS가 오랜 세월에 걸쳐 개발한 방대한 통계 기법을 GUI와 적절한 안내에 따라 이용할 수 있습니다.

▒ ‘향후 어떻게 할 것인가’를 제시해 줍니다 : 예측

캠페인의 효과, 제품 수요 등에 대한 빠르고 정확한 의사결정에는 관계자가 납득할 수 있는 객관적인 예측이 필요합니다. SAS는 비즈니스 유저가 사용하는 다양한 예측모델링 및 시계열(時系列,

time series) 예측 등 예측의 정밀도를 높이는 기술을 제공합니다.

시계열 및 계량 예측엔진 SAS® Forecast ServerSAS® Forecast Server는 GUI에서의 마우스 조작을 통한 다양한 예측모델을 기반으로 예측가격의 산출, 복수 모델에서 적정모델 자동선택, 모델 튜닝을 지원하는 분석 뷰 등의 기능을 가지고 있어 예측에 관한 일련의 프로세스를 실현합니다.

Case Study : 국내 자동차 제조사

국내/외에 판매하는 완성차의 수요 예측에 필요한 정보를

SAS시스템으로 산출하여 판매생 산계획에 활용

SAS® Model ManagerSAS® Model Manager는 모델 라이프사이클에 기반한 모델 관리를 실현하고, 관리활용 비용을 대폭 감소합니다. 또한 모델 퍼포먼스의 모니터링이나 모델 자산에 대한 이용상황의

감시 •감사에 대응합니다.

▒ ‘발생할 일에 대해 가장 최선의 대안은 무엇인가?’ 를 제시해 줍니다: 의사결정 최적화

사람, 설비, 자금 등 한정된 경영 자원을 사용해 효과를 최적화하기 위해서는 정밀도가 높은 예측을 기반으로 한 의사결정의 최적화가 필요합니다.

의사결정의 최적화 예생산 : 기회손실을 최소화하면서 재고 및 비용을 최소화하는 계획

운송 : 연비나 이산화탄소 배출을 최소로 하는 운송 루트 개발 계획

마케팅 : 한정된 제안 기회를 기반으로 성과를 최대화하는 편성(어떤

고객에게 무엇을 제안할 것인가)을 최적화하는 계획

Operation Research : 최적화 SAS/OR최적화를 행하는 수리계획기능을 제공합니다. 선형계획, 비선형계획, 네트워크계획 및 간트 챠트 등 다양한 OR문제를 다룹니다.

[ 간트 챠트, 네트워크 계획 등을 그래피컬하게 표현 ]

기업 내 다양한 레벨의 의사 결정자에게 필요한 정보를 이해하기 쉽게 제공. CEO, 임원, 팀장 등 기업에서는 전 계층의 의사결정자가 각각의 입장에서 상황을 이해하면서, 미래 경영 환경을 전망하고, 판단하지 않으면 안됩니다. 리포팅은 의사결정자가 이해하기 쉬운 형태로 정보를 가공해서 제공합니다. 데이터의 정비 및 분석 프로세스와의 통합을 위해 SAS는 이들 프로세스를 플랫폼기반의 통합된 기술을 통해 제공하고 있습니다.

리포팅 SAS® Reporting

▒ 데이터의 일원화 및 다양한 리포팅 형태 구현

‘대표와 팀장이 제각각 다른 데이터를 보고 있어 얘기의 앞뒤가 맞지 않는다’는 사태는 실제로 빈번히 발생하고 있습니다. 데이터가 일원화돼 있지 않으면 어떠한 의사소통도 의사결정도 이뤄지지 않습니다. 데이터가 일원화된다면 데이터 정비의 노력과 비용은 감소하고, 데이터의 품질도 높게 유지할 수 있습니다. SAS는 일원화된 데이터에서 스킬 및 업무요건이 다른 의사결정자에게 제각각 적절한 표현으로 정보를 제공합니다.

[ SAS® Enterprise BI Server의 가상 사용자와 인터페이스의 매핑 예 ]

▒ 이상 징후 및 문제점을 인지한다

‘문제가 있다면 하루 빨리 알아서 손을 쓰고 싶다’고 기업 내 의사결정자는 항상 생각하고 있습니다. SAS의 경영 대시보드는 방대한 정보 속에서 개별 의사결정자가 필요로 하는 문제점을 신속히 발견하고 담당자와 커뮤니케이션을 할 수 있도록 합니다.

정보 포털 SAS® Information Delivery PortalSAS® Enterprise BI Server의 각 콤포넌트에서 작성된 콘텐츠만이 아닌, SAS 이외의 파일이나 Web페이지, 대시보드 기능 등을 통합해서 제시 •관리하고, 개인화된 리포팅 및 경영 대시

보드를 제공합니다.

SAS® BI Dash Board단순 KPI 지표 뿐만 아니라 비즈니스 예측 정보를 보거나 인터렉티브한 분석을 수행할 수 있는 대시보드 환경을 제공합니다. 특히 개발에 의존하지 않고 사용자가 자신의 데이터를 대시보드로 손쉽게 변환 할 수 있는 대시보드 생성 환경을 제공합니다.

모바일 애플리케이션다양한 분석 정보를 스마트폰 및 태블릿 환경을 통해 공유함으로써 시간과 장소에 제약 받지 않는 경영 환경 실시간 모니터링 / 커뮤니케이션 기능을 제공합니다. 특히 터치 기반에

서 누구든지 사용 가능한 직관적인 사용자 환경을 제공합니다.

▒ 다채로운 그래픽

다채로운 챠트, 플롯(plot), 맵 등을 사용해서 정보를 시각적으로 표현합니다. 또한 그래픽을 마우스로 클릭하면 보다 상세한 정보에 접근하는 탐색적인 분석조작도 쉽게 할 수 있습니다.

Information Delivery Portal / Dashboard / Mobile Application

Web Report Studio Enterprise Guide ManagementConsole

Add-in for MS Office /Visual Analytic Explorer

Information MapStudio

경영층 의사결정자 리포트 작성자 분석담당자 IT 개발 •관리자

about SAS® Business Analytics Framework

about SAS® Business Analytics Framework

Web 리포팅 어플리케이션 SAS® Web Report Studio GUI에 의한 손쉬운 조작으로 웹 브라우저에서 리포트 작성/전달, 전달이 끝난 리포트의 참조/ SAS® Stored Process (서버에 등록된 분석 프로세스)의 실행이 가능합니다. 클라이언트 PC에 대한 인스톨이 필요 없고, 유지보수에 소요되는 시간과 노력도 절감할 수 있습니다.

▒ 정보를 분석하고 , 미래를 예측한다

기존의 OLAP 분석에서는 지역별, 부문별, 제품별 등 다양한 단면에서 데이터의 집계를 바꿔서 문제가 있을 법한 장소를 찾아내는데 도움을 줌으로써 어디에서 무엇이 일어났는지를

알게 됐습니다. 이에 반해 SAS의 Analytics는 미래를 읽으면서 비즈니스를 전개하도록 ‘프로액티브한 의사결정’을 지원하고, 데이터에 기반한 분석, 예측, 최적화를 제공합니다. 때문에 SAS의

Reporting은 단순한 집계에 머물지 않고, 예측적 분석을 포함한 고도의 분석은 물론, 전문적인 분석 지식이나 기술을 지니지 않은 비즈니스 유저도 이용할 수 있도록 했습니다.

고급 분석 애플리케이션 SAS® Enterprise Guide데이터 가공 및 분석을 드래그 & 드롭으로 이용할 수 있으므로 분석가가 직접 기업의 모든 Data 추출 및 연계하여 실시간 분석 수행하고 분석 결과를 엑셀 및 Web을 통해 모든 일반 사용자와 공유할 수 있습니다.

▒ 시각적 데이터 탐색기 Visual Analytic Explorer

소유하고 있는 데이터를 가장 직관적인 환경에서 시각적으로 쉽고 빠르게 파악할 수 있는 환경을 제공합니다. 자동 그래프 기능 및

Ad-hoc한 계층적 분석과 회귀 / 상관관계 분석을 통해 데이터에 숨겨져 있는 다양한 정보를 가장 효과적으로 발견할 수 있습니다.

▒ 가치있는 지식과 견해를 공유한다

유저가 작성한 전표나 그래프의 작성처리, 분석 모델을 사용한 해석처리 등 유익한 데이터 모델 및 프로세스를 서버에 등록할 수 있고, 전사적으로 공유할 수 있습니다. 이로써 지금까지 개인의 스킬에 의존해왔던 해석처리 등 복잡한 분석 프로세스를 누구나 단순한 조작으로 실행할 수 있으므로 부분 및 전사레벨에서 정보공유가 촉진되고, 업무생산성이 대폭 향상됩니다.

MS Office 애드 인 어플리케이션 SAS Add-in for Micro Office익숙한 마이크로소프트 오피스(엑셀, 워드, 파워포인트, 아웃룩)에서 기존에 불가능했던 수천만건 이상의 대용량 데이터를 열어보거나 분석하고, 보고서를 자동화 할 수 있습니다. 이에 따라 보고서 작성에서 복잡한 수작업을 줄이고, 업무의 효율화를 실현합니다. 또한 교육 비용 및 시간을 최소화하여 곧바로 업무에 적용할 수 있습니다.

한국쌔스소프트웨어(주) 강남구 대치4동 889-11 대치빌딩 8~10층 (우 135-839)SAS 및 기타 모든 SAS Institute Inc. 제품 또는 서비스 명은 미국 및 다른 국가에 있는 SAS Institute Inc.의 등록 상표 또는 상표입니다. Ⓡ은 미국에 등록되어 있음을 나타냅

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