대규모 데이터의 활용이 기업 비즈니스 핵심으로 자리잡고 있는 가운데 기업이 데이터 분석 소프트웨어 시장도 다양한 솔루션과 기술로 활성화되어 왔다. 그러나 여러 종류의 데이터와 기술이 분산되어 있고, 분석의 프로세스가 표준화되어 있지 않아 분석이 쉽지 않다. 데이터(Data)-탐색(Discovery)-배치(Deployment)에 이르는 분석 라이프사이클을 빠르게 처리할 수 있는 프로세스가 절실한 상황이다.

SAS(쌔스)코리아(대표 오병준)는 13일 전체 분석 라이프사이클을 통합, 최적화하는 ‘SAS 플랫폼(The SAS Platform)’ 전략과 그 핵심 엔진인 인공지능(AI) 활용 엔터프라이즈 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’를 발표했다.

SAS는 기업의 모든 분석 요소와 기술을 전체 분석 라이프사이클에 통합, 최적화하는 ‘SAS 플랫폼(The SAS Platform)’을 발표하고, 애널리틱스 이코노미 시대에 요구되는 분석 소프트웨어의 표준화를 제시했다. ‘SAS 바이야’와 ‘SAS 9.4’를 모두 포함하는 SAS 플랫폼은 컴퓨팅 환경에 관계없이 데이터로부터 인사이트를 빠르게 도출하고, 분석 라이프사이클의 모든 단계(데이터-분석-배치)를 지원하는 기반을 제공한다. 특히 인공지능 분석 기능이 강화돼 데이터의 규모와 속도, 문제의 복잡성, 배포 전략에 관계없이 유연하게 IT 인프라를 적용할 수 있다. 기업은 SAS플랫폼에서 SAS 뿐 아니라 다른 프로그래밍 언어로 코딩된 모든 분석 자산과 활동을 효율적으로 관리할 수 있다.

SAS 플랫폼은 서로 다른 단편적인 시스템, 사용자, 기술을 통합해 기업이 데이터로부터 가치를 도출하는 데 필요한 엔드-투-엔드 프로세스를 협업을 강화하고 생산성을 높일 수 있다.

전체 분석 라이프사이클을 통합, 최적화하는 ‘SAS 플랫폼’ 전략
전체 분석 라이프사이클을 통합, 최적화하는 ‘SAS 플랫폼’ 전략

SAS 플랫폼과 전략의 핵심 요소인 SAS 바이야는 인공지능 기능과 현대적이고 단순화된 아키텍처를 제공한다. 이미지, 영상, 음성, 스트리밍 데이터 등 다양하고 새로운 데이터 소스를 처리할 수 있으며, 이미지 인식, 딥러닝, 자연어 처리 등 인공지능 분석 알고리즘으로 숨겨진 데이터 패턴을 발견한다. 또한 배치 단계에서는 엣지, 인-데이터베이스, 모바일, 디바이스, 클라우드, 온프레미스 등 다양한 환경에서 분석을 지원한다.

재러드 피터슨(Jared Peterson) SAS 인지 컴퓨팅 부문 R&D 총괄 매니저는 “머신러닝, 딥러닝, 인지 컴퓨팅 등 인공지능 기술 활용을 위해 설계된 SAS 바이야는 SAS 플랫폼의 핵심 엔진으로서 기존 SAS 분석 환경의 가능성을 한층 더 확장한다. 이를 통해 기업은 데이터 분석 결과를 빠르게 업무에 적용할 수 있다”며, “SAS 플랫폼에 임베디드 인공지능 등 최신 고급 기능을 추가해 비즈니스에 분석의 역할이 중요한 기업들의 요구에 부응할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

이향선기자 hslee@nextdaily.co.kr

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