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Altair Analytics Workbench™

パワフルで使いやすいインタラクティブな開発環境

多くの組織では、データエンジニア、データ分析担当者、データサイエンティスト、統計担当者など、分析に関するサイロが形成されています。このような組織では、分析ライフサイクルのさまざまな段階で各プロファイルが効果的に対処できるように、大規模で異なるツールセットが必要になることがよくあります。このソフトウェアでは、すべてのユーザーがあらゆるデータを接続、準備、発見、モデリングできる単一のプラットフォームを提供することで、これらのサイロを統一し、生産性を向上させ、コストを削減することができます。

Altair Analytics Workbenchは、SAS言語で記述されたモデルやプログラムの開発に最適なコーディング環境です。SAS言語のプログラムにPython、R、SQLのコードを含めることができるうえ、SAS言語のプログラムを実行するためのサードパーティ製ソフトウェアは必要ありません。また、このプラットフォームは、ドラッグ&ドロップのワークフローを提供し、ユーザーはコードを書くことなくモデルやプログラムを開発できます。

Analytics Workbenchの概要ビデオ

Altair Analytics Workbenchが選ばれる理由

さまざまな能力、スキルセットのユーザーをサポート

Analytics Workbenchは、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、そして市民データサイエンティストなど、データを扱うすべてのユーザーのニーズを満たします。コーディングスキルのない方でも、ビジュアルワークフローを使用して、さまざまな異なるデータソースからデータを抽出・変換し、スプレッドシートやレポートを作成します。一方、熟練したユーザーは、プラットフォームの高度なコーディング環境を使用して、データ準備、探索、プロファイリング、可視化、決定木、回帰、スコアカード、クラスタリング/セグメンテーション分析による予測モデリング、モデルの検証などの高度な分析作業を実行することが可能です。

既存のSAS言語プログラムの維持と新規プログラムの開発

Analytics Workbenchは、Altair SLC™を使用してワークフロー、プログラム、およびモデルを実行します。これは、既存のコードライブラリーを処理し、SAS言語で記述された新しいプログラムを開発するための完全な統合開発環境(IDE)です。このソフトウェアには、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、その結果得られるログ、ライブラリ、データセット、その他の生成物を探索する機能、コード履歴機能によるプロジェクト管理、GITバージョン管理システムとの統合(オプション)などが含まれています。

SAS言語とPython、R、SQLをすべて使用

既存のSAS言語のニーズとオープンソース言語の橋渡しをしたいユーザーは、ワークフローやSAS言語プログラムにPython、R、SQLのコードブロックを埋め込むことができます。また、プログラムやワークフローのPython、R、SQL、SAS言語セグメント間で、データの交換や処理を行うこともできます。

主な特長

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画面でワークフローを構築し、データの取得、ブレンド、分析用に準備するためのデータエンジニアリング機能、再現性のある予測モデルの構築、探索、検証するための機械学習機能を組み合わせることができます。SAS,SQL,Python,Rの各言語でコーディングされたプログラム可能なブロックを使えば、ワークフローを強化することも可能です。

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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、プログラムの作成、保守、実行はもちろん、データや結果、ログの探索を行うこともできます。Analytics Workbenchのコーディング環境は、SAS言語プログラミングに焦点を当てていますが、ユーザーがSAS言語プログラム内にSQL、Python、およびRコードを組み込むこともでき、Python、R、SQL、およびSAS言語モジュール間で容易にデータ変換が可能です。

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シンプルなデータディスカバリ機能

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、データを完全に理解し、新しいインサイトを発見するための強力な機能を提供します。

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ノーコードの機械学習モデル開発

Analytics Workbenchは、決定木、クラスタリング、回帰分析、ニューラルネットワークなど、教師あり/教師なし学習のための機械学習機能を搭載しています。ワークフローブロックを使って機械学習モデルを調査、構築、テストし、実運用に適したエラーのないコードを自動的に生成します。

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モデル性能をスピーディーに比較

同じテストデータに対して異なるタイプのモデルを構築して検証した後、Analytics Workbenchのノーコードモデル比較ツールを使用して、ROC、KS、累積ゲイン、リフトなどの比較チャートにより、最適なモデルを選定します。

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簡単にスコアカードを作成

シンプルなビジュアル開発ツールで、予測、行動、応用のスコアカードを構築し、変数選択、トレーニング、評価、モデル検証に役立てることができます。エラーのない、すぐに展開できるスコアカードコードを自動的に抽出し、本番で使用することができます。

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