2min Analytics

SAS Decision Builder algemeen beschikbaar op Microsoft Fabric

SAS Decision Builder algemeen beschikbaar op Microsoft Fabric

SAS heeft decision intelligence-oplossing SAS Decision Builder algemeen beschikbaar gemaakt op Microsoft Fabric. De tool combineert meerdere AI-modellen, regels en logica in één workflow voor het nemen van beslissingen.

De lancering van SAS Decision Builder op Microsoft Fabric werd eerder aangekondigd. Nu is de algemene beschikbaarheid een feit. Gebruikers kunnen via de oplossing AI-modellen en bedrijfsregels samenvoegen tot een werkbare workflow. Dit moet organisaties helpen sneller van data naar actie te gaan.

De integratie met Microsoft Fabric brengt SAS’ decisioning-mogelijkheden naar Fabric-klanten. Zij krijgen toegang tot besluitvormingsstromen via een toegankelijke low-code editor. Daarin combineren ze machine learning, forecasting en optimalisatie met large language models. Het platform werkt direct met enterprise data opgeslagen in Microsoft OneLake, het unified data lake van Fabric.

Samenwerking binnen Fabric-ecosysteem

Gebruikers kunnen naast Decision Builder ook andere Microsoft Fabric-functionaliteiten inzetten, waaronder Power BI voor rapportage. De oplossing draait volledig binnen de beveiligde Fabric-omgeving. Data flows en besluitvormingsprocessen zijn traceerbaar dankzij ingebouwde governance-features.

Automatisering speelt een rol bij de deployment. Beslissingen kunnen snel worden uitgerold via schaalbare containers. Dat maakt de tool geschikt voor cross-industry use cases die batch- of realtime decisioning vereisen. “Onze diepe integratie met Microsoft Fabric helpt klanten hun AI-modellen in productie te brengen voor realtime beslissingen die daadwerkelijk impact hebben op hun bedrijf en resultaten”, aldus Shadi Shahin, Vice President of Product Strategy bij SAS.

Voor veel bedrijven blijft de stap van AI-model naar productie een uitdaging. SAS Decision Builder richt zich op dit ‘last-mile’ probleem door de analytics-levenscyclus te stroomlijnen. Business analisten en domeinexperts kunnen daardoor modellen en beslissingen ontwerpen, integreren en deployen zonder uitgebreide technische kennis.