SAS rafforza Data Management per rendere l’AI più affidabile

SAS aggiorna SAS Data Management e prova ad affrontare uno dei nodi più concreti i dati su cui l’Intelligenza Artificiale sistema deve lavorare. Del resto senza dati ordinati, verificabili e governati, molte iniziative di AI restano esperimenti eleganti, ma faticano a diventare strumenti affidabili nei processi reali.

SAS Data Management per un’AI in grado di reggere in produzione

Le aziende vogliono portare l’AI nei processi operativi, nelle decisioni, nei flussi di lavoro. A frenare la corsa, però, restano ambienti dati frammentati, attività manuali di data engineering e modelli di governance poco adatti a sostenere decisioni automatizzate. Una ricerca globale IDC-SAS indica gli ambienti di dati cloud non centralizzati o poco ottimizzati come principale ostacolo per il 49% delle organizzazioni; subito dopo compaiono i processi di governance inadeguati, segnalati dal 44%. Gartner, nel materiale diffuso da SAS, prevede che il 60% delle iniziative di intelligenza artificiale fallirà per mancanza di dati adatti all’AI.

SAS interviene su questo terreno con un aggiornamento mirato di SAS Data Management. La piattaforma integra controlli e verificabilità direttamente nelle modalità con cui le organizzazioni accedono ai dati, li preparano e li attivano. L’idea è evitare workflow costruiti a pezzi, dove strumenti diversi gestiscono passaggi diversi e la governance arriva tardi, quando i dati hanno già viaggiato, cambiato ambiente, generato copie e aperto nuovi rischi. Qui la promessa riguarda una base più leggibile: tracciabilità per seguire il percorso delle informazioni, trasparenza per capire come vengono usate, controllo per ridurre l’opacità dei processi.

La spinta arriva anche dall’evoluzione dell’automazione. Quando entrano in gioco agenti e copiloti, la qualità dei dati diventa una questione pratica: un assistente può accelerare un processo solo se lavora su informazioni affidabili. Alyssa Farrell, Senior Director of Data and AI Strategy di SAS, lega il tema al passaggio verso workflow basati su intelligenza artificiale autonoma, con meno supervisione umana. Nel suo messaggio, la piattaforma dati moderna diventa il punto da cui far partire governance e affidabilità, invece di aggiungerle a valle.

Analisi e automazione si spostano vicino ai dati

Per usare analisi e AI su larga scala, molte organizzazioni trasferiscono informazioni tra piattaforme diverse. Ogni spostamento può creare duplicazioni, latenza, costi e problemi di governance. SAS propone un approccio diverso: portare analisi e intelligenza artificiale dove i dati si trovano già. SAS SpeedyStore, piattaforma cloud-native integrata con SAS Viya, serve proprio a eseguire analisi sui dati distribuiti, riducendo gli spostamenti superflui e mantenendo verificabilità dei risultati.

Lo stesso principio si estende agli ambienti cloud già adottati dalle aziende. SAS Data Accelerator consente alle analisi SAS di lavorare direttamente dentro data warehouse su larga scala e architetture lakehouse, mantenendo i dati in loco. SAS Viya supporta anche motori integrati come DuckDB, utile per analizzare localmente formati aperti come Parquet, CSV e JSON all’interno di flussi governati. In questo scenario, la velocità non riguarda soltanto l’esecuzione tecnica: riguarda anche il tempo risparmiato nel non dover ricostruire ogni volta il percorso dei dati.

L’aggiornamento tocca anche copiloti e dati sintetici. SAS Viya Copilot for Data Discovery permette di esplorare in linguaggio naturale dati e risorse analitiche governate, aiutando gli utenti a capire quali informazioni hanno a disposizione, come possono usarle e quanto risultano affidabili. SAS Viya Copilot for Code Assistance porta l’assistenza basata su AI dentro SAS Studio, dove sviluppatori e team possono scrivere, leggere e rifinire codice SAS e Python restando in un ambiente governato.

SAS Data Maker, infine, genera dati sintetici ad alta fedeltà che rispecchiano caratteristiche statistiche, relazionali e temporali dei dati reali, tutelando privacy, tracciabilità e conformità. Per le aziende, il messaggio è netto: l’AI diventa più utile quando i dati smettono di essere un labirinto e iniziano a comportarsi come fondamenta.

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