Analitik ve Yapay Zeka (AI), çevremizdeki dünyayla etkileşim biçimimizi değiştirerek üretkenliği artırıyor ve karar verme şeklimizi iyileştiriyor. SAS ve Microsoft, inovasyonu destekleyerek ve bulutta kanıtlanmış yapay zeka sunarak her kararda daha fazla güven ve itimat aşılamak için ortaklık kuruyor.

Bu demoda, SAS ve Microsoft'tan akıllı karar verme ve makine öğreniminin hayali bir bankacılık müşterisi olan Contoso Bank'ın ev kredisi portföyündeki riski basitleştirmesine ve azaltmasına nasıl yardımcı olduğunu görün.

Başlayalım.

Bölüm 1: Veri ve Keşif

Kuruluşlar, çalışanların içgörüleri ortaya çıkarmasını sağlayarak daha hızlı ve daha akıllı çalışabilir. SAS ve Microsoft'un, Contoso Bank'ın veri yönetimi, analitik ve yapay zeka yeteneklerini Azure veri mülküyle sorunsuz tümleştirmeyle bir araya getirerek portföyüne ilişkin yeni bilgiler edinmesine nasıl yardımcı olduğunu görün.

Anahtar Ürün Özellikleri:

• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri hızla analiz etmek için akıllı anlatılar ve duygu analizi gibi yerleşik Power BI araçlarını kullanın.
• Azure Active Directory aracılığıyla çoklu oturum açma ile SAS Viya ve Microsoft Azure ortamlarınızı bağlayın.
• Veri ortamınızın bütünsel bir görünümü için SAS Bilgi Kataloğu'nda veri kümelerinizi SAS ve Microsoft genelinde kataloglayın.
• Azure Synapse Analytics ve diğer Azure veri kaynaklarından gelen verileri SAS Data Studio'da birleştirilmiş bir veri kümesine tümleştirin.
• SAS Visual Analytics'teki kodsuz zeka özellikleri, analitik çıktıları doğal dilde açıklar.

2. Bölüm: Modelleyin ve Dağıtın

AI, organizasyonları dönüştürme potansiyeline sahiptir. SAS ve Microsoft'un, SAS Viya gelişmiş analitik ve AI özelliklerini Azure Machine Learning ile bir araya getirerek Contoso Bank'ın hızlı bir şekilde tahmine dayalı modeller oluşturmasını ve operasyonel hale getirmesini nasıl sağladığını görün.

Anahtar Ürün Özellikleri:

• SAS Visual Analytics'ten modelleri üretim kullanımına aday olarak SAS Model Studio'ya getirin.
• Modelleme için en iyi özellikleri seçmek için SAS Model Studio'da otomatik olarak oluşturulan işlem hatları oluşturun.
• Azure Machine Learning içindeki açık kaynaklı Jupyter not defterlerinde yerleşik modelleri SAS Model Manager'a kaydedin.
• Microsoft ekosisteminde dağıtılmak üzere Azure Machine Learning'de SAS Model Manager'dan modelleri yayınlayın.
• Modelleri yeniden eğitmek için doğru zamanı belirlemek üzere SAS veya Microsoft ekosistemindeki model kaymasını izlemek üzere SAS model yöneticisini programlayın.

Bölüm 3: Otomatikleştirin ve İzleyin

Veriye dayalı bir organizasyon oluşturmak, gerekli öngörüler ve araçlarla üretkenliği artırmak anlamına gelir. SAS ve Microsoft'un, Contoso Bank'ın, çalışanların daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için Power Apps ve Power Automate aracılığıyla SAS Viya'nın analitik ve yapay zeka özelliklerini hızla operasyonel hale getirmesine nasıl yardımcı olabileceğini görün.

Anahtar Ürün Özellikleri:

• Hesaplanmış kararları hızla almak için SAS Akıllı Karar Verme'de karar akışları oluşturun.
• Power Platform'da bilgileri ayıklamak ve işlemek için AI Builder'ı Power Platform'da kullanın.
• Verileri almak ve karar çıktılarını almak için Power Apps kullanarak düşük kodlu uygulamalarda SAS Intelligent Decisioning'in karar erişim motoruna erişin.
• Power Apps'ten SAS Intelligent Decisioning'e bağlanın ve SAS Decisioning konektörüyle Power Automate'e bağlanın.
• Power Apps'i Microsoft Teams'e katın veya mobil uyumlu bir web uygulaması aracılığıyla erişin.

SAS Viya'nın Microsoft ile nasıl entegre olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek için teknik incelememize bakın SAS ve Microsoft: Bulutta yapay zekanın ve analitiğin geleceğini şekillendirme.