SAS Viya и Принципы Продуктового Управления

В современном мире, где данные становятся важнейшим активом, компании стремятся использовать аналитику для принятия более обоснованных решений. SAS Viya, облачная аналитическая платформа, предоставляет инструменты для ускорения принятия решений на основе данных в таких отраслях, как финансы и здравоохранение. Благодаря передовым аналитическим возможностям SAS Viya позволяет компаниям улучшать операционную эффективность, повышать прибыльность и сокращать время развертывания моделей благодаря автоматизации машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим, как SAS Viya может помочь в этих аспектах, а также сравним его с аналогичными продуктами, такими как DataRobot и H2O.ai.

Применение SAS Viya в Финансовом Секторе

Финансовые учреждения постоянно ищут способы оптимизации своих процессов и минимизации рисков. SAS Viya предлагает комплексный подход к анализу данных, который позволяет банкам и другим финансовым организациям принимать более обоснованные решения.

Примером может служить работа одного из крупных банков, который использовал SAS Viya для оценки кредитного риска. За счет использования машинного обучения и продвинутой аналитики, банк смог сократить время на оценку кредитоспособности клиентов с нескольких дней до нескольких часов. Это не только улучшило клиентский опыт, но и позволило банку значительно сократить операционные затраты.

Сектор Здравоохранения и SAS Viya

В здравоохранении SAS Viya также находит широкое применение. Медицинские учреждения используют платформу для анализа больших объемов данных, что позволяет выявлять тенденции и улучшать качество обслуживания пациентов.

Один из примеров — использование SAS Viya в крупной больнице для предсказания вспышек инфекционных заболеваний. Благодаря анализу данных о пациентах и текущих тенденциях, больница смогла заранее подготовиться к увеличению нагрузки на отделения, что позволило сохранить жизни и оптимизировать ресурсы.

Автоматизация Машинного Обучения

Одна из ключевых особенностей SAS Viya — автоматизация процессов машинного обучения. Это значительно сокращает время развертывания моделей и снижает затраты на их разработку.

• Автоматизация позволяет быстро тестировать гипотезы и внедрять новые модели.
• Снижение времени на развертывание моделей приводит к снижению операционных затрат.
• Упрощение процессов позволяет командам сосредоточиться на создании ценности вместо рутинной работы.

Как показывает практика, компании, использующие автоматизированные процессы, могут быстрее реагировать на изменения рыночной ситуации и адаптировать свои стратегии в соответствии с новыми данными.

Сравнение с Конкурентами

На рынке существует несколько аналогичных решений, таких как DataRobot и H2O.ai, которые также предлагают автоматизацию и аналитические возможности. Однако SAS Viya выделяется благодаря своей интеграции с другими продуктами SAS и возможности работы с большими объемами данных.

Например, DataRobot предлагает решение «всё в одном», которое подходит для небольших команд, но может быть ограничено в масштабируемости. H2O.ai, в свою очередь, фокусируется на открытом коде и сообществе, однако для некоторых пользователей это может создавать сложности в интеграции с корпоративными системами.

Метрики и Анализ Продукта

При использовании SAS Viya для принятия решений на основе данных важно отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI). К ним относятся:

• Уровень удержания пользователей и коэффициенты оттока.
• Эффекты вирусности и сетевого взаимодействия.
• Индикаторы готовности рынка.
• Финансовая устойчивость и юнит-экономика.

Эти метрики помогут командам продуктового управления оценить эффективность использования SAS Viya и корректировать стратегии в зависимости от полученных данных.

Заключение

Внедрение SAS Viya в процессы принятия решений может значительно повысить эффективность бизнеса в различных отраслях. Автоматизация машинного обучения и продвинутая аналитика позволяют компаниям быстрее адаптироваться к изменениям, улучшать операционные процессы и, как следствие, повышать прибыльность. Сравнение с конкурентами, такими как DataRobot и H2O.ai, показывает, что SAS Viya предлагает уникальные преимущества, особенно для крупных организаций, работающих с большими объемами данных.

Для продуктовых команд, стремящихся к успеху, важно не только внедрять новые технологии, но и следовать лучшим практикам продуктового управления, таким как Agile, Lean Startup и Data-Driven Decision Making. Успех в этой области требует постоянного анализа, тестирования и адаптации стратегий, что в конечном счете приводит к созданию более эффективных и прибыльных бизнес-моделей.