L’éditeur américain SAS mise sur l’analytique haute performance pour réduire grandement le temps d’analyse chez les organisations qui ont des données volumineuses.
De passage au Canada dans le cadre d’une tournée de représentation commerciale, des membres de la haute direction de SAS ont expliqué que l’entreprise a travaillé au cours des dernières années au développement d’une solution d’analytique de nouvelle génération qui est fondée sur l’informatique en parallèle.
Cette solution vise à réduire « jusqu’à mille fois » le temps d’analyse d’un grand volume de données, qui peut s’étendre de deux heures jusqu’à une journée entière sous les solutions d’analytique traditionnelle.
Le chef de la direction et cofondateur de SAS, Jim Goodnight, a indiqué que c’est un cas d’utilisateur à Singapour, qui avait 200 billions d’instructions à analyser durant dix-huit heures pour résoudre un seul problème, qui a incité SAS a réécrire ses routines et à morceler ses algorithmes afin de répartir l’analyse des données en simultané sur plusieurs ordinateurs, à l’aide de centaines de coeurs de microprocesseurs.
« Un des avantages à utiliser plusieurs ordinateurs est lié à la diminution du prix de la mémoire vive, ce qui nous a permis de déplacer de grandes quantités de données vers la mémoire afin d’en exécuter l’analyse très rapidement », a souligné M. Goodnight.
Jim Davis, vice-président principal et responsable du marketing chez SAS, a affirmé que les solutions d’analytique haute performance de SAS pouvaient analyser l’information plus de mille fois plus rapidement qu’auparavant.
« Des tâches d’optimisation du marketing qui prenaient dix heures peuvent être exécutées en quatre-vingt-dix secondes, a-t-il donné en exemple. Des calculs de la valeur du risque qui prenaient vingt heures peuvent être réalisés en quinze minutes. Hier, nous avons réalisé une démonstration chez un fournisseur canadien de services de télécommunications où l’analyse des données de douze à quinze millions de clients a été faite en quatre-vingt-dix secondes plutôt qu’en dix heures. »
Marchés visés
À propos des secteurs d’activités qui sont visés pour la commercialisation de solutions d’analytique haute performance au Canada, les dirigeants de SAS ont identifié notamment le secteur des services financiers, pour le calcul de risque, l’industrie bancaire, pour contrer le blanchiment d’argent, l’industrie des télécoms, pour l’optimisation du marketing en fonction des contraintes budgétaires et réglementaires, ainsi que les gouvernements, pour réduire l’évasion fiscale.
« L’établissement de modèles par un ministère du revenu à l’aide de l’ensemble des déclarations d’impôt peut s’exécuter plus rapidement avec l’analytique haute performance : on peut concevoir et essayer cent différents modèles au lieu d’un ou deux modèles durant le même intervalle de temps », a illustré M. Goodnight.
À propos de la capacité du matériel informatique à soutenir la cadence pour le traitement de l’analytique haute performance, M. Goodnight a indiqué que la nouvelle plateforme de microprocesseurs Sandy Bridge à huit coeurs était de 30 % à 40 % plus rapide que l’architecture précédente à six coeurs. « Grâce à la baisse dramatique des prix, on peut en utiliser de 128 à 256 gigaoctets de mémoire vive par serveur lame. Et dès cet automne, à l’aide de nouveaux microprocesseurs à haute densité, la quantité de mémoire utilisable pourrait augmenter à plus de 700 gigaoctets », a-t-il souligné.
« Lors d’une session d’essai qui a eu lieu il y a quelques mois, nous avons chargé en mémoire un milliard de rangées de données – ce qui n’était pas facile à trouver – en une dizaine de secondes, puis nous avons pu y réaliser des tâches d’analytiques en quelques secondes », a ajouté M. Davis.
Du contenu et du service
À propos du contenu pouvant être traité par l’analytique à haute performance, M. Goodnight a indiqué que le contenu contextuel, fondé sur le sens et les sentiments, était déjà analysé par des agences gouvernementales. Également, des solutions qui analysent du contenu en de multiples langues sont déjà en cours d’utilisation, par exemple à l’Organisation des Nations Unies.
« Pour l’analyse de la vidéo et de l’image, par exemple pour la reconnaissance des visages, des fournisseurs spécialisés oeuvrent déjà dans ce domaine. Nous aurions plutôt tendance à établir des partenariats avec ces fournisseurs pour établir des applications. J’envisage clairement la croissance de l’intégration de la vidéo en analytique dans un avenir rapproché », a indiqué M. Goodnight.
Quant à l’application du concept de l’informatique en nuage à l’analytique haute performance, pour l’offre de services aux organisations, MM. Goodnight et Davis a indiqué que SAS offrait déjà des solutions selon cette approche par le biais de ses centres de données. « Non seulement nous fournissons une infrastructure, mais nous offrons aussi les services de spécialistes en analytique aux PME ou à aux grandes entreprises qui n’ont pas de telles ressources en interne », a expliqué M. Davis.
