Das SAS Senior Netzwerk von Textbook.World: Fallbeispiel 1e: Unterschied zwischen den Versionen

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Als Teil einer unternehmensweiten Wachstumsstrategie wurde die gesamte Infrastruktur des Unternehmens (einschließlich der Analytik) in die Cloud migriert. Mit diesem Wachstum stiegen auch die Anforderungen an das Analyseteam, da für die Zukunft noch größere Datenmengen erwartet wurden. Das Team wollte seine analytischen Fähigkeiten auch auf Bereiche wie die Kreditrisikoanalyse ausweiten, die die bestehende Lösung nicht unterstützen konnte.
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Wir halfen dem Klienten, die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit seiner Analyseplattform zu transformieren, indem eine unzureichende Analyselösung durch SAS® Viya®, gehostet auf der Google Cloud Platform, ersetzt wurde.
 
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* Installation der neuen SAS-Analytik-Plattform Viya
 
* Bereitstellung in der Google Cloud Platform
 
* Managed-Service-Support-Vertrag für die laufende Unterstützung der Plattform
 
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Die Cloud-native Plattform des Kunden bietet die nötige Flexibilität und Skalierbarkeit, damit die Analysen mit dem Unternehmen skalieren können und Entscheidungen für die Zukunft getroffen werden können.
 
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Aktuelle Version vom 30. Dezember 2021, 09:11 Uhr

Das SAS Senior Netzwerk von Textbook.World

Digitales Finanzunternehmen transformiert Kreditrisiko-Entscheidungen mit hochmoderner, cloudbasierter Analyselösung

Wir halfen dem Klienten, die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit seiner Analyseplattform zu transformieren, indem eine unzureichende Analyselösung durch SAS® Viya®, gehostet auf der Google Cloud Platform, ersetzt wurde.

Die Cloud-native Plattform des Kunden bietet die nötige Flexibilität und Skalierbarkeit, damit die Analysen mit dem Unternehmen skalieren können und Entscheidungen für die Zukunft getroffen werden können.

Als Teil einer unternehmensweiten Wachstumsstrategie wurde die gesamte Infrastruktur des Unternehmens (einschließlich der Analytik) in die Cloud migriert. Mit diesem Wachstum stiegen auch die Anforderungen an das Analyseteam, da für die Zukunft noch größere Datenmengen erwartet wurden. Das Team wollte seine analytischen Fähigkeiten auch auf Bereiche wie die Kreditrisikoanalyse ausweiten, die die bestehende Lösung nicht unterstützen konnte.