De nombreuses organisations entretiennent des silos analytiques pour leurs ingénieurs de données, analystes, scientifiques et statisticiens. Ces derniers ont souvent besoin d'ensembles d'outils importants et différents pour aider chaque profil à gérer efficacement les différentes étapes du cycle de vie analytique. Notre logiciel vous permet d'unifier ces silos, d'améliorer la productivité et de réduire les coûts en fournissant une plate-forme unique où tous les utilisateurs peuvent se connecter, préparer, découvrir et modéliser n'importe quelle donnée.
Altair Analytics Workbench est un environnement de codage sophistiqué, idéal pour développer des modèles et des programmes écrits en langage SAS. Avec lui, les développeurs peuvent inclure du code Python, R ou SQL dans leurs programmes en langage SAS. Il ne nécessite aucun logiciel tiers pour exécuter les programmes en langage SAS. La plateforme offre également un flux de travail par glisser-déposer qui permet aux utilisateurs de développer des modèles et des programmes sans avoir à écrire le moindre code.
Vidéo de présentation d'Analytics Workbench
Analytics Workbench répond aux besoins des data engineers, data analysts, data modelers, data scientists et citizen data scientists. Les personnes n'ayant aucune compétence en codage pourront utiliser le flux de travail visuel du logiciel pour extraire et transformer des données provenant de diverses sources disparates et produire des feuilles de calcul et rapports, tandis que les utilisateurs experts pourront effectuer des tâches d'analyse avancées à l'aide de l'environnement de codage avancé de la plateforme, notamment en préparation, exploration, profilage, visualisation de données et modélisation prédictive grâce aux arbres de décision, régressions, cartes de score ou analyse de clustering/segmentation, ainsi que réaliser la validation de leurs modèles.
Analytics Workbench repose sur Altair SLC™ pour exécuter des flux de travaux, des programmes et des modèles. Il s'agit d'un environnement de développement intégré (IDE) complet permettant de manipuler votre bibliothèque de codes existante et de développer de nouveaux programmes écrits dans le langage SAS. Le logiciel comprend un éditeur de code sophistiqué, des modèles de code, la possibilité d'exécuter vos programmes, d'explorer les journaux, les bibliothèques, les jeux de données et autres résultats générés ainsi qu'un module de gestion de projet possédant des fonctions d'historisation de code et d'intégration à des systèmes de gestion de versions de type GIT.
Les utilisateurs qui souhaitent faire le lien entre leurs besoins existants en langage SAS et les langages open-source peuvent intégrer des blocs de codes Python, R et SQL dans leurs flux de travaux ou leurs programmes en langage SAS. Les utilisateurs peuvent également échanger et traiter des données entre les segments Python, R, SQL et SAS de leurs programmes et flux de travaux.
Créez des workflows à l'aide de blocs interactifs de type glisser-déposer afin d'offrir une combinaison parfaite d'outils d'ingénierie des données no-code permettant d'extraire, de mélanger et de préparer ses données pour l'analyse. La solution possède en sus des fonctions d'apprentissage machine permettant de créer, d'explorer et de valider des modèles prédictifs reproductibles. Améliorez vos flux de travaux grâce aux blocs programmés dans les langages SAS, SQL, Python et R.
Utilisez un environnement de développement intégré (IDE) moderne pour créer, maintenir et exécuter des programmes permettant aussi explorer vos données, vos résultats et des journaux. L'environnement de codage Analytics Workbench se concentre sur la programmation en langage SAS mais donne également la possibilité aux utilisateurs d'incorporer facilement du code SQL, Python et R dans leurs programmes en langage SAS, ce qui permet d'échanger facilement des données entre les modules de différents langage de programmation.
Analytics Workbench offre une gamme robuste de fonctions qui permettent aux utilisateurs de comprendre pleinement leurs données sources et de découvrir de nouvelles informations comme le profilage, le contrôle de qualité automatisé, la validation et le rapport automatique de variables.
Analytics Workbench offre une prise en charge de l'apprentissage machine pour l'apprentissage supervisé et non supervisé, incluant les arbres de décision, le regroupement, l'analyse de régression et les réseaux neuronaux. Explorez, construisez et testez vos modèles d'apprentissage machine à l'aide de blocs de flux de travaux et générez automatiquement un code sans erreur pour une utilisation en production rapide.
Construisez et validez différents types de modèles avec les mêmes données de test, puis utilisez l'outil de comparaison de modèles no-code d'Analytics Workbench pour identifier le meilleur modèle grâce aux tableaux de comparaison tels que les caractéristiques opérationnelle du récepteur (ROC), Kolmogorov-Smirnov (KS), le gain cumulatif et l'élévation.
Utilisez nos outils de développement visuel simples pour créer des scorecards prédictives, comportementales et applicatives afin de faciliter la sélection des variables, l'entrainement, l'évaluation et la validation des modèles. Extrayez automatiquement un code de scorecard sans erreur et prêt à être déployé pour une utilisation en production.
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