SAS ruft das Zeitalter der Analytik-Wirtschaft aus

19. Oktober 2017, 14:27
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An einer Anwenderkonferenz zeigt SAS, wie Unternehmen ihre Digitalisierung erfolgreich gestalten. inside-it.ch war dabei.

Analytik als Hebel für die Digitalisierung: der Business-Intelligence-Anbieter SAS hat auf seiner Anwenderkonferenz IT-Lösungen und Praxisbeispiele vorgestellt, die aufzeigen, wie Unternehmen diesen Wandel erfolgreich gestalten. inside-it.ch war dabei.
"Nur mit Analytik kann ein Unternehmen sicherstellen, dass ihm die derzeitigen wirtschaftlichen Umbrüche nutzen und nicht schaden" – mit diesem Statement eröffnet SAS-CEO Jim Goodnight die Anwenderkonferenz Analytics Experience in Amsterdam, wo rund 1300 Anwender und Interessenten ihre Erfahrungen diskutieren. Sowohl die Daten als auch die Werkzeuge für ihre Analyse seien inzwischen allgemein verfügbar. Das postulierte Zeitalter der Wirtschaft stütze sich auf drei Trends: Konnektivität, Automatisierung und Künstliche Intelligenz.
SAS-Produktlinien arbeiten im Tandem
Produktseitig fährt SAS in Sachen Analytik eine Doppelstrategie: auf der einen Seite die etablierte Lösung SAS 9, auf der anderen Seite die im vergangenen Jahr vorgestellte cloud-fähige Lösung Viya, die mit In-Memory-Analytics arbeitet. Laut SAS CTO Oliver Schabenberger ergänzt Viya die SAS-Plattform um Funktionen wie Deep Learning auf Basis künstlicher neuronaler Netze und Bilderkennung. In Viya können Data Scientists nicht nur die SAS-Programmiersprache nutzen, sondern auch Java, R oder Python. Laut SAS-Marketingchef Randy Guard geht die Offenheit so weit, dass Algorithmen von SAS nativ in den In-Memory-Datenbanken SAP HANA, Netezza oder Oracle 12 laufen.
Für Dezember hat SAS ein Update von Viya angekündigt, das die Funktionalitäten in Sachen Visual Data Mining, Machine Learning, Visual Analytics und Natural Language Understanding deutlich erweitern soll.
"Die SAS-Plattform verschafft Anwendern die Möglichkeit, schnell Wert aus Daten zu ziehen", berichtet Schabenberger. "Möglich wird dies durch enge Übergänge zwischen den verschiedenen Stufen des analytischen Lebenszyklus, der sich von Daten über Discovery bis hin zum Deployment erstreckt." Dieser Zyklus müsse iterativ immer wieder neu durchlaufen werden und erfordere eine enge Governance.
Güterzüge als rollende Rechenzentren
Ein aufstrebender Anwendungsbereich für Analytics ist das Internet of Things, wie Marketier Guard am Beispiel von vernetzten intelligenten Güterzügen in den USA beschreibt. Der Konzern GE hat dort 1000 Lokomotiven mit Sensoren ausgestattet und analysiert die Daten via Streaming Analytics. Die Loks sollen sicherer werden, weil sie automatisch abbremsen, wenn sie sich einer Stadt nähern, und sie sollen weniger Treibstoff verbrauchen, weil sich der Dieselmotor selbst abschaltet, wenn ein Sensor über eine bestimmte Zeitspanne keine Bewegung erkennt. Die vorausschauende Wartung von Komponenten soll weitere Kosten sparen.
Die technische Basis der intelligenten Güterzüge ist laut Guard Analytics at the Edge: "Da sich die Züge oft in Gegenden ohne Mobilfunkversorgung bewegen, müssen sämtliche Analysen und Entscheidungen vor Ort getroffen werden. Wir haben daher die Lokomotiven zu rollenden Rechenzentren umgerüstet." SAS selbst steuert zum Internet of Things Lösungen für Event Stream Processing und Datenmanagement bei. Sensoren und Komponenten für die Automatisierung sowie Sicherheitslösungen kommen von Partnern wie Rockwell, Siemens und Cisco.
Analyse des Kundenverhaltens befeuert das Marketing
Wie Banken mit dem Thema Digitalisierung und Big Data umgehen, beschreibt Björn Buchmann Slorup von der dänischen Danske Bank. Das Credo des Analytik-Spezialisten lässt sich auf andere Branchen übertragen: 'Big Data Analytics bringt nur dann Erfolg, wenn ein Projekt entweder die Kundenerfahrung oder die Kosten- und Ertragsstruktur des Unternehmens verbessert.' An erster Stelle stehe bei Danske Bank immer der Kunde: "Solange ein Analytik-Spezialist nicht erklären kann, welchen konkreten Kundennutzen sein Projekt hat, darf er nicht daran teilnehmen."
Diese Ausrichtung zeigt Erfolge: die Response Rate im Marketing ist um 27,6 Prozent gestiegen, seit Werbeanrufe sich am Verhalten des Kunden auf der Internet-Informationsplattform der Bank orientieren. Hat ein Kunde dort in einer Woche mindestens zweimal zum gleichen Thema Informationen eingeholt, ruft ihn ein Betreuer an und unterbreitet ein massgeschneidertes Angebot etwa in Sachen Altersvorsorge oder Geldanlage.
Unternehmen sollten laut Buchmann Slorup im ersten Anlauf lieber die bereits vorhandenen Daten über Kunde und Produkte für Analysen nutzen als aufwändig neue Daten zu erheben oder zuzukaufen: "Starten Sie mit kleinen Pilotprojekten, testen Sie dort ihre Hypothesen und nutzen Sie dann die gewonnenen Erfahrungen in grösseren Projekten", rät der Analytics-Chef der Danske Bank. Um die langfristige Finanzierung der Projekte zu sichern, sei es notwendig, den Erfolg sämtlicher Massnahmen zu messen und die Ergebnisse stets dem Top-Management mitzuteilen.
Streaming Analytics bewertet Fussballspieler
Wie Analytik auch im Fussball die Erfolge steigern soll, zeigt das Beispiel des holländischen Startups Scisports. Dort entwickeln Data-Scientists-Lösungen, um den Einfluss einzelner Spieler auf das Mannschaftsergebnis zu bestimmen, die Entwicklung von Spielern zu verfolgen, deren potenziellen Marktwert zu berechnen sowie Spielergebnisse vorherzusagen.
Mit Viya analysiert Scisports die Spielerbewegung in Bildern, die aus dem Kamerasystem BallJames kommen. Während die Kameras in Echtzeit 3D-Bilder aufzeichnen, setzt die Artificial Intelligence von SAS die Bewegungen der Spielerbewegungen in Modelle um. Werden diese Modelle auf neue Daten angewandt, sollen sich bisher unentdeckte Talente unter den Sportlern identifizieren lassen, indem ihre Leistung mit der anderer Spieler einer bestimmten Liga verglichen wird. "Die Basis für diese Analysen ist SAS Event Stream Processing", berichtet Wouter Roosenburg, Chief Technology Officer bei SciSports. "Mit SAS Viya können wir unsere Rechenkapazität nach Bedarf skalieren und Modelle in Echtzeit in Produktion bringen." (Jürgen Frisch)

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