تجزیات اور مصنوعی ذہانت (AI) اپنے ارد گرد کی دنیا کے ساتھ ہمارے تعامل کے طریقے کو تبدیل کر رہے ہیں – پیداواری صلاحیت میں اضافہ اور ہمارے فیصلے کرنے کے طریقے کو بہتر بنا رہے ہیں۔ SAS اور Microsoft جدت طرازی اور کلاؤڈ میں ثابت شدہ AI فراہم کر کے ہر فیصلے پر زیادہ اعتماد اور اعتماد پیدا کرنے کے لیے شراکت داری کر رہے ہیں۔

اس ڈیمو میں، دیکھیں کہ SAS اور Microsoft کی طرف سے ذہین فیصلہ اور مشین لرننگ کس طرح Contoso بینک کی مدد کرتی ہے – ایک فرضی بینکنگ کسٹمر – کو آسان بنانے اور اس کے ہوم لون پورٹ فولیو میں خطرے کو کم کرنے میں۔

چلیں شروع کرتے ہیں۔۔

حصہ 1: ڈیٹا اور دریافت

تنظیمیں ملازمین کو بصیرت سے پردہ اٹھانے کے قابل بنا کر تیز اور ہوشیار چل سکتی ہیں۔ دیکھیں کہ کس طرح SAS اور Microsoft Azure ڈیٹا اسٹیٹ میں بغیر کسی رکاوٹ کے انضمام کے ساتھ ڈیٹا مینجمنٹ، اینالیٹکس اور AI صلاحیتوں کو اکٹھا کر کے Contoso Bank کو اپنے پورٹ فولیو میں نئی ​​بصیرت حاصل کرنے میں مدد کرتے ہیں۔

اہم مصنوعات کی خصوصیات:

• ساختہ اور غیر ساختہ ڈیٹا کا تیزی سے تجزیہ کرنے کے لیے پہلے سے موجود پاور BI ٹولز جیسے سمارٹ بیانیے اور جذباتی تجزیہ کا استعمال کریں۔
• Azure Active Directory کے ذریعے اپنے SAS Viya اور Microsoft Azure ماحول کو سنگل سائن آن کے ساتھ مربوط کریں۔
• اپنے ڈیٹا کے ماحول کے مجموعی نظارے کے لیے SAS انفارمیشن کیٹلاگ میں SAS اور Microsoft میں اپنے ڈیٹا سیٹس کی فہرست بنائیں۔
• Azure Synapse Analytics اور Azure ڈیٹا کے دیگر ذرائع سے ڈیٹا کو SAS ڈیٹا اسٹوڈیو میں ایک مشترکہ ڈیٹاسیٹ میں ضم کریں۔
• SAS بصری تجزیات میں بغیر کوڈ کی ذہانت کی خصوصیات قدرتی زبان میں تجزیاتی نتائج کی وضاحت کرتی ہیں۔

حصہ 2: ماڈل اور تعینات کریں۔

AI میں تنظیموں کو تبدیل کرنے کی صلاحیت ہے۔ دیکھیں کہ کس طرح SAS اور Microsoft Contoso Bank کو Azure Machine Learning کے ساتھ SAS Viya جدید تجزیات اور AI صلاحیتوں کو اکٹھا کر کے پیشن گوئی کرنے والے ماڈلز کو تیزی سے بنانے اور چلانے کے قابل بناتے ہیں۔

اہم مصنوعات کی خصوصیات:

• SAS Visual Analytics سے SAS ماڈل اسٹوڈیو میں پروڈکشن کے استعمال کے امیدوار کے طور پر ماڈلز لائیں۔
• ماڈلنگ کے لیے بہترین خصوصیات کو منتخب کرنے کے لیے SAS ماڈل اسٹوڈیو میں خودکار طور پر تیار کردہ پائپ لائنز بنائیں۔
• Azure Machine Learning کے اندر اوپن سورس Jupyter نوٹ بک میں بنائے گئے ماڈلز کو SAS ماڈل مینیجر میں رجسٹر کریں۔
• مائیکروسافٹ ایکو سسٹم میں تعینات کیے جانے والے Azure مشین لرننگ میں SAS ماڈل مینیجر کے ماڈلز شائع کریں۔
• ماڈلز کو دوبارہ تربیت دینے کے لیے صحیح وقت کی نشاندہی کرنے کے لیے SAS یا مائیکروسافٹ ایکو سسٹم میں ماڈل ڈرفٹ کی نگرانی کے لیے SAS ماڈل مینیجر کو شیڈول کریں۔

حصہ 3: خودکار اور مانیٹر

ڈیٹا سے چلنے والی تنظیم کی تعمیر کا مطلب ضروری بصیرت اور ٹولز کے ساتھ پیداواری صلاحیت کو بڑھانا ہے۔ دیکھیں کہ کس طرح SAS اور Microsoft Contoso Bank کو SAS Viya کے تجزیات اور AI صلاحیتوں کو تیزی سے چلانے میں Power Apps اور Power Automate کے ذریعے ملازمین کی بہتر فیصلے کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔

اہم مصنوعات کی خصوصیات:

• رفتار سے حسابی فیصلے کرنے کے لیے SAS ذہین فیصلہ سازی میں فیصلے کا بہاؤ بنائیں۔
• پاور پلیٹ فارم میں معلومات کو نکالنے اور اس پر کارروائی کرنے کے لیے پاور پلیٹ فارم میں AI بلڈر کا استعمال کریں۔
• کم کوڈ ایپلی کیشنز میں SAS Intelligent Decisioning کے فیصلے تک رسائی کے انجن تک رسائی حاصل کریں پاور ایپس کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا انجیسٹ کرنے اور فیصلہ کن نتائج حاصل کرنے کے لیے۔
• پاور ایپس سے SAS انٹیلیجنٹ فیصلہ سازی سے جڑیں اور SAS فیصلہ کن کنیکٹر کے ساتھ پاور آٹومیٹ۔
• مائیکروسافٹ ٹیموں میں پاور ایپس کو ایمبیڈ کریں یا موبائل فرینڈلی ویب ایپ کے ذریعے رسائی حاصل کریں۔

اس بارے میں مزید جاننے کے لیے کہ SAS Viya مائیکروسافٹ کے ساتھ کیسے ضم ہوتا ہے، ہمارا وائٹ پیپر دیکھیں SAS اور Microsoft: کلاؤڈ میں AI اور تجزیات کے مستقبل کی تشکیل.