BIG DATA | SAS® étend ses solutions analytiques hautes performances grâce au support du framework open source Hadoop

SAS, leader du décisionnel et de la Business Analytics, complète ses outils d’accès aux sources de données critiques, en annonçant le support d’Hadoop au sein de la dernière mise à jour de sa solution SAS Enterprise Data Integration Server. En exploitant cette architecture de données open-source très répandue, les utilisateurs des solutions analytiques de SAS pourront mettre à profit leurs ressources Big Data.

SAS Enterprise Data Integration Server inclut déjà le support de plus de trente sources de données – dont Oracle, DB2, SQL Server, Teradata (y compris Teradata Aster), Sybase, Netezza, EMC Greenplum et MySQL. La prise en charge par les solutions SAS des accès Hadoop est une exigence clé pour de nombreuses entreprises ayant ajouté cette technologie à leurs systèmes d’information. On peut citer notamment Macys.com, le service de vente en ligne de l’icône de la distribution.

« Dans la mesure où nous faisons face à une croissance exponentielle de nos ressources d’informations, Hadoop facilite l’analyse des big data au sein de Macys.com. L’adoption de cette technologie par SAS nous permet d’exploiter pleinement toutes nos données et de valoriser à la fois notre expertise analytique et nos investissements en technologies SAS sur le long terme », souligne Kerem Tomak, Vice-président Systèmes Analytiques Marketing de Macys.com. « Dans notre plan "Big Data", l’ouverture de SAS à Hadoop joue un rôle crucial ».

Soutenu par la Fondation Apache Software, Hadoop est un framework Java open-source dédié à la manipulation de jeux importants de données en environnement distribué. SAS est désormais intégré avec la distribution Hadoop de la Fondation Apache

L’intégration approfondie de SAS au framework Hadoop permet notamment de mettre en œuvre le parallélisme de MapReduce (le framework de traitement distribué généralement associé à Hadoop). SAS, Hadoop et l’infrastructure de datawarehouse Hive constituent ainsi une solution idéale d’analyse de quantités massives de données, tout en simplifiant la majorité des problématiques de Big Data – qu’elles soient liées à la volumétrie ou aux cas d’usage.

« Hadoop joue un rôle de plus en plus important à mesure que les organisations sont plus nombreuses à réfléchir à son potentiel et à envisager un déploiement accru », explique Jim Davis, Vice-président senior et Chief Marketing Officer de SAS. « L’intégration des puissantes fonctionnalités analytiques de SAS à l’environnement Hadoop permet de capitaliser sur son système de traitement distribué et d'optimiser l’administration de son déploiement ».

« L’environnement Hadoop manque d’outils performants pour développer et administrer les déploiements complexes. Les logiciels de gestion analytique et de données de SAS aident les entreprises à tirer profit des déploiements Hadoop en utilisant le minimum de ressources, » ajoute Jim Davis.

« La valeur ajoutée d’Hadoop réside dans sa capacité à prendre en charge des jeux massifs de données, des plus simples et normalisées aux plus complexes et non-structurées, et à les traiter rapidement », résume Carl Olofson, Vice-président Développement et Déploiement Applicatif d’IDC Research. « IDC s’attend à ce que l’accélération de l’utilisation commerciale d’Hadoop conduise des éditeurs bien établis tels que SAS à rendre cet environnement de plus en plus accessible et facile à utiliser ».

De nombreuses fonctionnalités de la dernière édition de SAS Enterprise Data Integration Server sont dédiées à la prise en charge des environnements Hadoop et « Big Data » :

Extension aux déploiements Hadoop du modèle SAS « write once, run anywhere ».
Extension aux commandes « Hive », « Pig », « MapReduce » et HDFS de fonctions SAS avancées (constructeur de flux de traitements, éditeur visuel, vérificateur syntaxique, etc.).
Extension des fonctions natives de sécurité d’Hadoop avec les outils SAS de sécurisation de l’information (autorisations, lignage des données, etc.).
Prise en charge des distributions d’Hadoop les plus diffusées (Cloudera, HortonWorks, EMC Greenplum).
Couverture des données en entrée/sortie d’Hadoop par les outils de qualité et de profilage des données de SAS.
Extension des fonctionnalités analytiques SAS aux données Hadoop (explorateur visuel, « text mining », analyse, etc.).
Fédération des données Hadoop à d’autres sources – avec intégration de requêtes fédérées au flux de traitement de gestion des données.

Information Management
Face à l’afflux d’information à prendre en compte pour chaque décision, les solutions traditionnelles de gestion de données ne suffisent plus. Le volume croissant, la vélocité et la variété des données forcent les entreprises à utiliser les données pour se tourner vers un quatrième « v » : le plus important, celui de la valeur...

Tandis que les entreprises cherchent à tirer davantage de valeur de leur patrimoine informationnel, l’informatique doit pouvoir fournir une infrastructure unifiée, offrant des performances et une flexibilité d’adaptation optimale. Cela suppose d’adopter une approche de service prenant en charge de multiples types d’utilisation (en opérationnel ou dans l’analytique). Il faut désormais pouvoir harmoniser les solutions cloud et sur-site, et permettre des déploiements rapides tout en garantissant des coûts minimaux d’infrastructure et en investissement humain.

« SAS Information Management permet aux entreprises d’exploiter et de maîtriser leurs actifs informationnels, pour mettre en valeur leurs atouts concurrentiels et leur réussite commerciale », conclut Mark Troester, Stratège IT/CIO de SAS. « SAS Information Management intègre de manière unique des outils de gestion des données, de l’analyse et des processus de décision, dans un système d’information continu et cohérent ».

SAS Information Management offre les fonctionnalités suivantes :
Gestion de données : gouvernance, intégration, qualité, Master Data Management.
Gestion analytique : administration des modèles, supervision du déploiement, gouvernance analytique des actifs informationnels.
Gestion décisionnelle : services décisionnels et métier et workflows permettant une pleine intégration aux systèmes métier.

Feuille de route de SAS
La stratégie SAS Information Management consistera à étendre dès cette année le support des environnements « Big Data » à travers des fonctionnalités avancées de gouvernance, de Master Data Management et de gestion décisionnelle. Ces solutions analytiques avancées sont en effet appelées à connaître une progression soutenue à mesure que ces traitements analytiques migreront au sein des méga-bases de données.

La capacité des entreprises à en bénéficier est sous-tendue par les progrès accomplis par SAS en termes d’extensibilité, de performance et d’ergonomie. Ce communiqué s’inscrit dans la stratégie de SAS destinée à anticiper les exigences de ses clients en matière de capacité d’analyse de très fortes volumétries de données. De prochaines annonces viendront également renforcer les outils de support décisionnels pour les environnements « Big Data ».