SAS, Kurumsal Yapay Zeka Dönüşümünü Destekleyen Veri Yönetimi Çözümünü Duyurdu
SAS,SAS Data Management çözümünü duyurdu.
Kuruluşlar yapay zekayı iş süreçlerine entegre etmek için yatırımlarını artırırken, veri yönetimi tarafındaki eksiklikler birçok projenin ölçeklenmesini zorlaştırıyor. Veri siloları, karmaşık bulut mimarileri ve manuel veri mühendisliği süreçleri, kurumların yapay zekadan beklediği verimi elde etmesinin önündeki en önemli engeller arasında yer alıyor.
Bu ihtiyaca yanıt vermek amacıyla SAS, SAS Viya platformu üzerinde çalışan yeni nesil bulut tabanlı veri yönetimi çözümü SAS Data Management’ı duyurdu. Çözüm, kurumların analitik, otomasyon ve yapay zeka uygulamaları için veriyi hazırlamasına, yönetmesine ve operasyonel kullanıma sunmasına olanak tanıyor.
Veri Yönetişimi ve İzlenebilirlik Ön Planda
Yeni platformun dikkat çeken özellikleri arasında yapay zekaya hazır veri yönetimi, entegre yönetişim yapıları, veri soy izlenebilirliği ve performans optimizasyonu bulunuyor.
SAS Veri ve Yapay Zeka Stratejisi Kıdemli Direktörü Alyssa Farrell, kurumların giderek daha fazla ajan tabanlı yapay zeka sistemlerine yöneldiğini belirterek, modern veri platformlarının artık stratejik bir gereklilik haline geldiğini vurguladı. Farrell’a göre SAS, veri yönetimini yapay zeka çağının ihtiyaçlarına göre yeniden şekillendirirken güven ve yönetişimi mimarinin merkezine yerleştiriyor.
Araştırmalar Veri Altyapısındaki Soruna İşaret Ediyor
IDC ve SAS tarafından gerçekleştirilen küresel araştırma sonuçlarına göre kurumların yüzde 49’u merkezi olmayan veya yeterince optimize edilmemiş bulut veri ortamlarını yapay zeka dönüşümünün önündeki en büyük engel olarak görüyor. Katılımcıların yüzde 44’ü ise veri yönetişimi süreçlerindeki eksiklikleri temel sorunlar arasında gösteriyor.
Öte yandan Gartner’ın öngörülerine göre yapay zeka girişimlerinin yüzde 60’ı, yapay zekaya hazır veri altyapısının yetersiz olması nedeniyle hedeflenen başarıya ulaşamayabilir.
Analitiği Verinin Bulunduğu Noktaya Taşıyor
SAS Data Management’ın öne çıkan yaklaşımı, veriyi farklı platformlara taşımak yerine analitik ve yapay zeka yeteneklerini doğrudan verinin bulunduğu ortama ulaştırması.
Bu stratejinin merkezinde yer alan SAS SpeedyStore, yüksek performanslı bulut tabanlı analitik veri platformu olarak çalışıyor. Çözüm, veri hareketini minimum seviyeye indirirken performansı artırıyor ve kurumların ihtiyaç duyduğu denetlenebilirlik standartlarını koruyor.
SAS ayrıca Data Accelerator çözümü sayesinde analitik yetkinliklerini büyük ölçekli veri ambarları ve lakehouse mimarileri içerisinde doğrudan çalıştırabiliyor. Böylece gecikmeler azalırken operasyonel maliyetler de optimize ediliyor.
Ajan Tabanlı Yapay Zeka ile Veri Yönetiminde Otomasyon
SAS’ın yeni yaklaşımında ajan tabanlı yapay zeka ve copilot teknolojileri önemli rol oynuyor. Şirket, veri yaşam döngüsünün merkezine yerleştirdiği yapay zeka destekli yardımcı araçlarla veri keşfi, veri hazırlama ve geliştirme süreçlerini hızlandırmayı hedefliyor.
SAS Viya Copilot for Data Discovery, kullanıcıların doğal dil kullanarak veri ve analitik varlıklarını keşfetmesini sağlıyor. SAS Viya Copilot for Code Assistance ise geliştiricilerin SAS ve Python kodlarını üretmesine, anlamasına ve geliştirmesine destek veriyor.
Bunun yanında SAS Data Maker, hassas verilerin paylaşılmasına ihtiyaç duyulmadan yüksek doğrulukta sentetik veri üreterek geliştirme ve test süreçlerine katkı sağlıyor. Bu yaklaşım, veri gizliliği ve regülasyon uyumluluğu açısından kurumlara önemli avantajlar sunuyor.
Yapay zeka yatırımlarının hız kazandığı bir dönemde kurumların karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, yapay zeka sistemlerini besleyecek güvenilir ve yönetilebilir veri altyapısını oluşturmak. SAS’ın duyurduğu yeni veri yönetimi yaklaşımı, yalnızca veriyi düzenlemeye odaklanmıyor; aynı zamanda yönetişim, izlenebilirlik, sentetik veri üretimi ve yapay zeka destekli otomasyon yetkinliklerini tek platformda bir araya getirerek kurumsal yapay zeka projelerinin daha hızlı ölçeklenmesine zemin hazırlıyor. Özellikle analitiğin verinin bulunduğu ortamda çalıştırılması yaklaşımı, veri hareketinden kaynaklanan maliyet ve performans sorunlarını azaltırken, kurumların güvenlik ve uyumluluk gereksinimlerini korumasına yardımcı olabilir. Yapay zekanın kurumsal kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte rekabetin yalnızca modeller arasında değil, bu modelleri destekleyen veri platformları arasında da yoğunlaşması bekleniyor. SAS’ın bu hamlesi, veri yönetiminin yapay zeka stratejilerindeki kritik rolünü bir kez daha ortaya koyuyor.
