På sin bruker- og partnersamling Premier Business Leadership Series i Berlin denne uken, lanserte SAS Institute et nytt analyseverktøy i kategorien High Performance Computing.
Nyheten, SAS In-Memory Analytics, bruker patentert teknologi for å dele opp analytiske beregninger slik at de foregår mest mulig parallelt, og med så mye data i minne som mulig, med tanke på å kunne besvare komplekse spørsmålsstillinger i tilnærmet sanntid. Verktøyet er beregnet på miljøer som må ta beslutninger raskt med utgangspunkt i alle de enorme mengdene med rådata som IT-systemene deres genererer.
Løsninger som bygger på In-Memory Analytics vil være tilgjengelig fra slutten av 2010. De første vil være rettet mot risikoanalyse i finansnæringen. Deretter kommer systemer rettet mot store butikkjeder og andre analysehungrige næringer.
_logo.svg.png){kind=logo}
Blant pilotkundene for verktøyet er den store amerikanske kjeden Macy's og den asiatiske storbanken United Overseas Bank (UOB) med hovedsete i Singapore.
Det er ikke snakk om programvare som kan kjøres hvor som helst, heller ikke om en løsning som kan leveres som tjeneste. Kunden trenger bladservere fra HP – under Linux – og for «å redusere implementasjonstiden» anbefales det å ta i mot et tilbud fra HP Factory Express der In-Memory Analytics leveres forhåndsinstallert på HP BladeSystem infrastruktur med driftssystemet HP Insight Control.
Målgruppen er med andre ord de virkelig store bedriftene.
SAS-sjef Jim Goodnight sier den nye teknologien vil «endre spillet» hos storbedrifter som satser på avansert analyse for å styrke seg i konkurransen.
Ifølge uttalelser fra UOB, er det spesielt evnen til rask og omfattende risikoanalyse som gjør det nye verktøyet interessant.
De har prøvd ut en variant av In-Memory Analytics kalt «High-Performance Risk». Poenget er å sammenfatte myriader av finansielle instrumenter, mulige markedstilstander og ulike tidshorisonter med tanke på risiko innen utlån og likviditet og alternative scenarioer.
Ifølge «chief risk officer» Tham Ming Soong i HOB er risiko- og forretningsanalyse grunnleggende for bedre finansiell og økonomisk stabilitet, gitt at man higer etter evnen til raskt å opprette eller trekke tilbake finansielle produkter.
– Så raskt som markedet endrer seg i dag, er evnen til å forstå og dra fordel av hva som skjer i forkant av konkurrentene en mektig fordel, sier han.
Som eksempel nevnes et tilfelle der verktøyet ble brukt på en portefølje bestående av 44 583 verdipapirer – obligasjoner, kontrakter for valutahandel med mer – verdivurdert i forhold til 100 000 ulike markedstilstander over to tidshorisonter. Å utføre en «Value at Risk»-beregning under slike forutsetninger oppgis å kreve 18 timer hvis alt må kjøres på én server. Beregningen krever til sammen 8,8 milliarder ulike regneoperasjoner.
Ved å bruke High-Performance Risk, det vil si ved å stykke opp beregningene og kjøre mange regneoperasjoner samtidig på et stort antall servere, og med all data kontinuerlig i minne, ble «Value at Risk» gjennomført på mindre enn tre minutter.
Når det var gjort, kunne man gå videre med «stresstesting» av verdipapirporteføljen, det vil si beregne virkninger av endringer i rentesats og valutakurser, i sanntid, og gjøre banken bedre i stand til å forutsi svingninger i markedet og fininnstille sine egne reaksjoner.
Innen detaljhandelen, er det bruken av In-Memory Analytics for optimal bruk av priskutt og planlegging av vareutvalg som framheves.
Ifølge SAS er mange kjeder i dag nødt til å planlegge sentrale priskutt, uten mulighet til å ta i betraktning særegenhetene til de enkelte utsalgsstedene. Ideelt sett skulle analyseverktøyene gjøre det mulig å simulere virkninger priskutt på alle par av varetype og utsalgssted i ukevis om gangen, og samtidig ta hensyn til alt fra lagersituasjonen til hvordan bestemte priskutt påvirker den lokale etterspørselen.
Det skal være mulig, med nye verktøyet, å optimalisere priskutt for 200 millioner par av vare og utsalgssted over 26 uker, noe som hittil har vært praktisk umulig. Det innebærer, ifølge SAS, en mulighet for å detaljplanlegge vareutvalg og prising i store kjeder, med tanke på størst mulig fortjeneste for kjeden, uten at det skal gå på bekostning av kunden.
Les også:
- [03.09.2010] Verktøy for kjappe og innsiktsfulle prognoser
- [26.04.2010] IBM vokser raskest innen beslutningsstøtte
- [18.02.2010] Sammen om verktøy for bedre spådommer
- [01.12.2009] Bør IT-budsjettet dobles eller halveres?
