Foto: Koczera

Die diesjährige Anwenderkonferenz von SAS, die kürzlich in Mailand vor rund 1.500 Teilnehmern stattgefunden hat, versuchte unter dem Motto "Together we make analytics real" den Brückenschlag zwischen vollmundigen Bekundungen von Herstellern und Unternehmen zur Digitalisierung, inklusive KI und ML, und deren schleppender Realisierung im Geschäftsalltag. Daten alleine sorgen nicht für den Unternehmenserfolg, erst ihre Nutzung durch moderne Software zur Analyse gepaart mit KI schafft den benötigten Mehrwert.

SAS stellte in zahlreichen Keynotes und Sessions, aber auch mit einer ganzen Reihe von Kunden-Beispielen und intensivem Networking die Ergebnisse vor, die bei richtigem Einsatz der richtigen Tools erzielt werden können. Sehr zur Freude der angereisten Konferenzteilnehmer hielt die Eröffnungsrede SAS-CEO Jim Goodnight und erläuterte das Motto "Together we make analytics real" in eindringlichen Worten sowie den Mehrwert, den Unternehmen durch die Nutzung von Analytics und KI im Geschäftsalltag erzielen können. Goodnight ist mit 76 Jahren wahrscheinlich der weltweit älteste CEO, der noch ein Arbeitspensum absolviert, von dem jüngere Mitarbeitende nur träumen können (so ein SAS-Mitarbeiter im Gespräch).

Über KI und ihre Möglichkeiten werde zwar viel geredet, Tatsache sei jedoch, dass Technologie erst Verbesserungen bringe, wenn sie operationalisiert werde. Das heißt, in konkrete Projekte integriert und ausgerollt werde. Erst dann profitierten Unternehmen von Analytics-getriebenen Entscheidungen in den unterschiedlichsten Szenarien. Beispiele von Kunden (z.B die Ergo-Group, die französische Société Générale, die National Bank of Greece und die First National Bank South Africa, Siemens Digital Industries Software, Sky UK und die Behörde Rijkswaterstaat des niederländischen Infrastruktur- und Umweltministeriums) zeigten, wie Analytics und KI dabei helfen, Kreditkartenbetrug aufzudecken, Finanzrisiken zu managen, Kundeninteraktionen zu personalisieren oder vielversprechende medizinische Behandlungsmethoden zu entwickeln und zu verfeinern.

Aber auch für Startups sind moderne Analytics-Lösungen relevant. Die italienische digitale Versicherungsplattform Yolo etwa setzt auf SAS, um seine Angebote maßgeschneidert auf die Kunden zu gestalten und zu verkaufen. Polizzen "der nächsten Generation" werden digital und online erstellt. Yolo bietet On-demand-Zugang zur Erstellung von Polizzen für Reisen, Güter, Krankenversicherungen, Haustiere und vieles mehr. Dank Machine Learning von SAS kann für den Kunden online sofort eine zeitlich begrenzte und an seine individuellen Bedürfnisse angepasste Versicherungspolice erstellt werden.

Zum dreißigsten Jahrestag der ersten Version von JMP, einer Lösung zur statistischen Datenanalyse von SAS, wurde eine neue Version vorgestellt. Diese soll noch tiefer greifende Analysen von Datenbeständen ermöglichen. JMP unterstützt Wissenschaftler, Ingenieure und andere Datenanalysten bei ihrer Arbeit, von der Erforschung von Fossilien aus dem Pleistozän bis hin zur Infrarot-Technologie für die Kartierung eines erdnahen Asteroiden. In JMP Pro 15, der erweiterten Version der JMP Analytics Software, stehen Data-Scientists mehr Tools denn je für Vorhersagemodelle zu Verfügung.

Der ebenfalls vorgestellte SAS Open Model Manager optimiert die Verwaltung analytischer Modelle und unterstützt Unternehmen bei der Bewältigung der "Last Mile of Analytics". Die Lösung unterstützt Unternehmen dabei, Open-Source-Modelle umzusetzen und schnellere, intelligentere Geschäftsentscheidungen auf Basis ihrer Daten zu treffen. Viele Unternehmen stehen laut SAS dabei vor enormen Herausforderungen, bedingt durch aufwändige manuelle Prozesse und eine oftmals inkonsistente Zusammenarbeit von Fachbereichen und Anwendern. Der Übergang von der Entwicklung hin zur Bereitstellung von Modellen wird durch eine verbesserte Modellentwicklung, -erstellung und Automatisierung wesentlich vereinfacht.

Laut einer Umfrage von IDC setzen weniger als die Hälfte der befragten Unternehmen ihre analytischen Modelle in ausreichendem Umfang ein, und nur 14 Prozent geben an, dass die Analyseergebnisse ihrer Data-Scientists komplett operationalisiert werden. Mit dem SAS Open Model Manager beschleunigen Unternehmen die Implementierung ihrer Analytics-Modelle und können deren Performance genau überwachen und stetig verbessern.

SAS-CEO Jim Goodnight bei seiner Keynote (Bild: Koczera)
SAS-CEO Jim Goodnight bei seiner Keynote (Bild: Koczera)
SAS-CEO Jim Goodnight (Bild: Koczera)
SAS-CEO Jim Goodnight (Bild: Koczera)