एनालिटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हमारे आसपास की दुनिया के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल रहे हैं - उत्पादकता बढ़ा रहे हैं और निर्णय लेने के तरीके में सुधार कर रहे हैं। एसएएस और माइक्रोसॉफ्ट नवाचार को आगे बढ़ाकर और क्लाउड में सिद्ध एआई प्रदान करके हर निर्णय में अधिक विश्वास और आत्मविश्वास को प्रेरित करने के लिए साझेदारी कर रहे हैं।

इस डेमो में, देखें कि कैसे एसएएस और माइक्रोसॉफ्ट की बुद्धिमान निर्णय और मशीन लर्निंग कॉन्टोसो बैंक - एक काल्पनिक बैंकिंग ग्राहक - को अपने होम लोन पोर्टफोलियो में जोखिम को सरल बनाने और कम करने में मदद करती है।

आइये शुरुआत करते हैं|

भाग 1: डेटा और खोज

कर्मचारियों को अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाकर संगठन तेजी से और स्मार्ट तरीके से चल सकते हैं। देखें कि कैसे एसएएस और माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर डेटा एस्टेट में सहज एकीकरण के साथ डेटा प्रबंधन, एनालिटिक्स और एआई क्षमताओं को एक साथ लाकर कॉन्टोसो बैंक को अपने पोर्टफोलियो में नई अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करते हैं।

मुख्य उत्पाद विशेषताएं:

• संरचित और असंरचित डेटा का त्वरित विश्लेषण करने के लिए स्मार्ट नैरेटिव और भावना विश्लेषण जैसे अंतर्निहित पावर बीआई टूल का उपयोग करें।
• Azure सक्रिय निर्देशिका के माध्यम से अपने SAS Via और Microsoft Azure वातावरण को एकल साइन-ऑन से कनेक्ट करें।
• अपने डेटा परिवेश के समग्र दृश्य के लिए अपने डेटासेट को SAS सूचना कैटलॉग में SAS और Microsoft में सूचीबद्ध करें।
• Azure Synapse Analytics और अन्य Azure डेटा स्रोतों से डेटा को SAS डेटा स्टूडियो में एक संयुक्त डेटासेट में एकीकृत करें।
• एसएएस विज़ुअल एनालिटिक्स में नो-कोड इंटेलिजेंस विशेषताएं प्राकृतिक भाषा में विश्लेषणात्मक आउटपुट की व्याख्या करती हैं।

भाग 2: मॉडल और परिनियोजन

एआई में संगठनों को बदलने की क्षमता है। देखें कि कैसे एसएएस और माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर मशीन लर्निंग के साथ एसएएस विया उन्नत एनालिटिक्स और एआई क्षमताओं को एक साथ लाकर कंटोसो बैंक को पूर्वानुमानित मॉडल को जल्दी से बनाने और संचालित करने में सक्षम बनाते हैं।

मुख्य उत्पाद विशेषताएं:

• उत्पादन उपयोग के लिए एक उम्मीदवार के रूप में एसएएस विज़ुअल एनालिटिक्स से मॉडल को एसएएस मॉडल स्टूडियो में लाएं।
• मॉडलिंग के लिए सर्वोत्तम सुविधाओं का चयन करने के लिए एसएएस मॉडल स्टूडियो में स्वचालित रूप से जेनरेट की गई पाइपलाइन बनाएं।
• Azure मशीन लर्निंग के भीतर ओपन-सोर्स Jupyter नोटबुक में निर्मित मॉडल को SAS मॉडल मैनेजर में पंजीकृत करें।
• Microsoft पारिस्थितिकी तंत्र में तैनात किए जाने वाले Azure मशीन लर्निंग में SAS मॉडल मैनेजर से मॉडल प्रकाशित करें।
• मॉडलों को फिर से प्रशिक्षित करने के लिए सही समय की पहचान करने के लिए एसएएस या माइक्रोसॉफ्ट पारिस्थितिकी तंत्र में मॉडल बहाव की निगरानी के लिए एसएएस मॉडल प्रबंधक को शेड्यूल करें।

भाग 3: स्वचालित और मॉनिटर करें

डेटा-संचालित संगठन बनाने का अर्थ है आवश्यक अंतर्दृष्टि और उपकरणों के साथ उत्पादकता बढ़ाना। देखें कि एसएएस और माइक्रोसॉफ्ट कॉन्टोसो बैंक को पावर ऐप्स और पावर ऑटोमेट के माध्यम से एसएएस विया की एनालिटिक्स और एआई क्षमताओं को तेजी से संचालित करने में कैसे मदद कर सकते हैं ताकि कर्मचारियों को बेहतर निर्णय लेने में मदद मिल सके।

मुख्य उत्पाद विशेषताएं:

• गति से परिकलित निर्णय लेने के लिए एसएएस इंटेलिजेंट डिसिजनिंग में निर्णय प्रवाह का निर्माण करें।
• पावर प्लेटफ़ॉर्म में जानकारी निकालने और संसाधित करने के लिए पावर प्लेटफ़ॉर्म में AI बिल्डर का उपयोग करें।
• डेटा ग्रहण करने और निर्णय आउटपुट प्राप्त करने के लिए पावर ऐप्स का उपयोग करके कम-कोड अनुप्रयोगों में एसएएस इंटेलिजेंट डिसीजनिंग के निर्णय एक्सेस इंजन तक पहुंचें।
• पावर ऐप्स से एसएएस इंटेलिजेंट डिसिजनिंग से कनेक्ट करें और एसएएस डिसिजनिंग कनेक्टर से पावर ऑटोमेट करें।
• Microsoft Teams में Power Apps एम्बेड करें या मोबाइल फ्रेंडली वेब ऐप के माध्यम से एक्सेस करें।

एसएएस विया माइक्रोसॉफ्ट के साथ कैसे एकीकृत होता है, इसके बारे में अधिक जानने के लिए हमारा श्वेत पत्र देखें एसएएस और माइक्रोसॉफ्ट: क्लाउड में एआई और एनालिटिक्स के भविष्य को आकार देना.