SAS Global Forum: Analytics für jeden Anwender und jedes Szenario

Heidelberg, 30. April 2019 - "Analytics in Action" - das ist das Motto des diesjährigen SAS Global Forums in Dallas. Hier führen SAS und seine Kunden anhand von praktischen Anwendungsbeispielen vor, wie Advanced Analytics, künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Computer Vision oder Natural Language Processing sinnvoll im Business eingesetzt werden können. Präsentiert werden unter anderem neue Features und eine kostenlose Version der SAS Software, die eine breitflächige Nutzung von Analytics fördern sollen.

"Größere Rechenpower, eine stärker vernetzte Welt und leistungsstarke Technologien w ie KI und Machine Learning sind der Grund, warum sich heute alles um Daten und Analytics dreht", erklärt SAS CEO Jim Goodnight "Die Herausforderung ist, all diese Daten zu nutzen, um elementare Geschäftsprobleme zu lösen. SAS bietet Analytics für die unterschiedlichsten Anwendergruppen und lässt sich mit allen vorhandenen Technologien kombinieren."

Eine einzige Plattform für jeden Fall

SAS automatisiert Tätigkeiten wie Modellerstellung und -implementierung, so dass sich Mitarbeiter auf kreative und strategische Aufgaben konzentrieren können. Davon profitieren unterschiedlichste Branchen - von Finanzdienstleistern über das Gesundheitswesen bis hin zur öffentlichen Verwaltung.

Die SAS Platform mit ihren integrierten KI-Funktionalitäten ermöglicht jedem Mitarbeiter die Wertschöpfung aus Analytics - egal, ob es sich um einen Anwender in der Fachabteilung, einen Manager, einen Data Scientist oder einen Statistiker handelt. SAS ist zudem kompatibel mit anderen Analytics-Werkzeugen im Unternehmensumfeld, darunter verschiedenste SAS Lösungen, offene Standards oder Open-Source-Software. Die SAS Platform fungiert als zentrale Schaltstelle, über die sich sämtliche Analyseschritte durchführen und steuern lassen: Datenerhebung und -aufbereitung, Entwicklung, Management und Operationalisierung analytischer Modelle.

SAS Intelligent Decisioning erweitert die Plattform um datenbasierte Next-Best-Action-Strategien. Unternehmen können damit Modelle rasch konfigurieren, automatisieren und in Echtzeit implementieren. Somit ist die Voraussetzung geschaffen, kontinuierlich aus den Daten zu lernen und die profitabelsten Modelle zu wählen - die Basis für schnelle und smarte Geschäftsentscheidungen.

Damit jedes Unternehmen von seinen Daten profitieren kann, hat SAS in seine Plattform Funktionen für Model Management und Governance integriert, die auc h auf in R oder in Python entwickelte Modelle angewandt werden können. User können aus einem zentralen Pool das optimale Modell für die jeweilige Geschäftsanforderung wählen. Mit der SAS Platform können Unternehmen zudem aus IT- und Business-Perspektive überwachen und sicherstellen, dass die Modelle auch tatsächlich zum Einsatz kommen.

Automatisierung nach Bedarf

Die Automatisierung datengetriebener Aufgaben spielt eine Schlüsselrolle, um die Herausforderungen rund um die Digitalisierung zu meistern und beispielsweise mangelnde Datenqualität, fehlendes Know-how oder operativen Support zu kompensieren. Anschaulich wird dies im Finanzbereich: Banken sind mit SAS in der Lage, ihren Kundenservice umfassend zu automatisieren; das umfasst präzises Marketing ebenso wie Kreditentscheidungen oder Betrugserkennung. Neue analytische Funktionalitäten in Kombination mit Natural Language Processing (NLP) sorgen dafür, dass Modelle transparent und Entscheidungen nachvollziehbar werden.

Unternehmen können zwischen unterschiedlichen Automatisierungslevels wählen - je nach Vorwissen des Anwenders. Ein Data Scientist kann verschiedene Schritte des Analytics Lifecycles automatisieren, darunter Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modellentwicklung oder Implementierung. Ein Fachanwender hat die Möglichkeit, sich mit wenigen Klicks automatisch relevante Erkenntnisse zu verschaffen.

Zum Ansatz "Analytics for everyone" gehört auch die Investition in die Aus- und Weiterbildung versierter Mitarbeiter einer analytisch transformierten Wirtschaft. SAS gibt mit der kostenlosen Software SAS Viya for Learners Studenten und Professoren die Chance, mit fortschrittlichster KI-Technologie zu arbeiten.

Auch die Preisstruktur von SAS adressiert eine breit gefächerte Klientel: Sie erlaubt es, klein anzufangen und dann die Nutzung von Advanced Analytics schrittweise auszubauen - von der Lösung einzelner spezifischer Geschä ftsprobleme bis hin zum unternehmensweiten Einsatz.

Analytics gegen Drogenmissbrauch

Ein auf dem SAS Global Forum vorgestelltes Beispiel, wie Advanced Analytics und KI dabei helfen können, das Leben von Menschen unmittelbar zu verbessern, ist die US-Gemeinde New Hanover County in North Carolina. Sozialarbeiter verfolgen mit SAS möglichen Kindesmissbrauch, der in enger Verbindung mit der dort extrem hohen Quote an Opioid-Missbrauch steht.

Angesichts der zunehmend schweren Fälle von Missbrauch und Vernachlässigung steht das County Department of Social Services vor der Herausforderung, verteilte Daten schnell und einfach zusammenzuführen, um gefährdeten Kindern rechtzeitig helfen zu können.

Mithilfe von automatisiertem Machine Learning von SAS können sich Mitarbeiter des New Hanover County ihre Fälle mit einer Risikobewertung anzeigen lassen und so ihren Workflow priorisieren. Echtzeitbenachrichtigungen aufs Handy informieren, wenn d as Missbrauchsrisiko für ein Kind steigt, so dass der Sozialarbeiter sofort Maßnahmen einleiten kann, indem er sich zum Beispiel mit einem Hausbesuch vom Wohlergehen des Kindes überzeugt.

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