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SAS y Microsoft colaboran para ofrecer una toma de decisiones avanzada gracias a la IA
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SAS y Microsoft colaboran para ofrecer una toma de decisiones avanzada gracias a la IA

  • SAS Decision Builder llega a Microsoft Fabric para ayudar a las organizaciones a maximizar el rendimiento de sus inversiones en analítica.
SAS lanza nuevos paquetes de modelos de IA para todas las industrias

SAS anuncia la disponibilidad de su solución de toma de decisiones inteligente basada en la nube,   , en Fabric.

Así, los clientes de una amplia variedad de sectores podrán beneficiarse de una toma de decisiones más rápida y segura, gracias a la recopilación de múltiples modelos de inteligencia artificial, reglas y procedimientos lógicos en un flujo de trabajo integrado.

Decision Builder es una herramienta que agiliza el ciclo de vida de la analítica permitiendo a los clientes diseñar, integrar y desplegar modelos y decisiones. Con un fácil acceso a los datos de OneLake, los usuarios pueden probar, modificar y tomar decisiones en el entorno Fabric para adaptarse a los cambios del mercado, y cumplir con sus necesidades empresariales únicas.

Al integrar a fondo aspectos de SAS Decision Builder en Microsoft Fabric, estamos ofreciendo una experiencia unificada a los clientes, donde además pueden acceder a capacidades clave como Power Automate Workspaces, OneLake y otras herramientas para completar sus procesos de toma de decisiones. Trabajamos en ofrecer soluciones para que los usuarios tengan la posibilidad de conectarse a través de espacios de trabajo compartidos, y generar resultados reales, de forma más rápida y ágil.
Emilia García, Directora de Alianzas y Canal para SAS Iberia.

Una integración nativa que genera experiencias mejoradas y fluidas

La disponibilidad de SAS Decision Builder en Microsoft Fabric permite a los analistas de negocio y los expertos de dominio acceder a los flujos de decisión, diseñar la lógica de negocio en un editor low-code y utilizar los grandes modelos de lenguaje (LLM), para gestionar y completar los procesos de toma de decisiones.

La solución se fusiona además de forma inteligente con las capacidades de machine learning de Fabric, permitiendo a los usuarios aprovechar los pipelines de modelos existentes para tomar decisiones factibles. Así mismo, las funciones de gobernanza de SAS Decision Builder permiten gestionar de forma responsable todos los procesos de forma segura y exhaustiva.

La integración también se extiende a Azure AI Services con la inteligencia de decisiones de SAS. La combinación de los LLM para analizar conjuntos de datos complejos, junto a la IA predictiva, amplía el conjunto de datos para que los usuarios desarrollen casos, analicen resultados y ofrezcan experiencias de cliente personalizadas.

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«Hemos abierto nuestra plataforma Fabric para permitir que nuestros partners aporten sus propias experiencias nativas a los clientes. Desde analistas y científicos de datos hasta usuarios empresariales, todos podrán aprovechar estas capacidades de toma de decisiones en Microsoft Fabric», afirma Ditpi Borkar, vicepresidente y director general de Azure Databricks, Fabric Strategic ISVs y Data Dev Experiences en Microsoft. «Los usuarios podrán acceder a un conjunto completo de cargas de trabajo, desde Power BI hasta SAS Decision Builder, que les permitirá ser más productivos, ofrecer perspectivas más rápidas y tomar mejores decisiones”.

Con SAS Decision Builder, una amplia variedad de industrias puede beneficiarse de la combinación de capacidades de toma de decisiones e IA. Así, en el ámbito de servicios financieros, las entidades de crédito pueden ofrecer las mejores ofertas en tiempo real o agilizar el proceso de decisión para las aprobaciones de préstamos.

Por su parte, en los call centers, los empleados pueden recibir respuestas y directivas únicas para atender las necesidades individuales de los clientes. Además, SAS Decision Builder puede ayudar a combatir el fraude y ayudar en los procesos de autorización. Los profesionales de TI pueden proteger a sus organizaciones de las estafas de phishing, mejorando de esta forma la seguridad, reducir las costosas brechas de datos y aumentar el cumplimiento en industrias altamente reguladas

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