Produkte & Lösungen / MODEL MANAGEMENT & MONITORING

SAS® Model Manager

Erstellen, Verwalten, Ausführen, Überwachen und Verbessern von analytischen Modellen

Analytische Modelle sind Aktiva von hohem Wert, die bei der verbesserten Entscheidungsfindung eine bedeutende Rolle spielen. SAS Model Manager rationalisiert die ermüdenden und häufig fehleranfälligen Schritte zum Erstellen, Verwalten, Bereitstellen, Überwachen und Operationalisieren von analytischen Modellen, sodass Sie schnell die „besten" Modelle in die Produktion übergeben können. Die Performance Monitoring- und Re-Training-Fähigkeiten ermöglichen Benutzern ein schnelles Eingreifen, wenn die Leistung eines Modells nachlässt, was sich letztendlich auf die Geschäftsergebnisse auswirken kann.

 

Nutzen

  • Beschleunigt das Verwalten und Bereitstellen von „besten“ Modellen für die Produktion.
  • Stellt die Aktualität und Genauigkeit von analytischen Modellen sicher.
  • Ermöglicht Überprüfbarkeit und Compliance, um gesetzlichen Anforderungen zu entsprechen.
  • Rationalisiert analytische Modellierungsprozesse, um konsistente und termingerechte Ergebnisse zu generieren.

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Features

  • Zentrales, sicheres Repository für die Verwaltung von analytischen Modellen
  • Analytisches Workflow-Management
  • Scoring-Logic-Validierung vor dem Export von Modellen für die Produktion.
  • Überwachung und Berichterstattung zu Modell-Performance über Test- und Produktionslebenszyklen
  • Gesamtes Lifecycle Management von analytischen Modellen.

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Einfaches Ausführen von allgemeinen Model-Management-Aufgaben mit SAS Workflow Studio.


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Wie sich SAS® unterscheidet

  • Vollständig integriertes analytisches Workflow-Management. SAS Model Manager ist der Hub für analytisches Prozessmanagement. Mit seinen webbasierten Workflow-Fähigkeiten können Anwender einfach benutzerdefinierte Prozesse definieren und bis zur Fertigstellung verwalten, die Zusammenarbeit mit Benachrichtigungen unterstützen und Unternehmensstandards für Entwicklung, Bereitstellung, Scoring und Überwachung festsetzen.
  • Dashboards unterstützen das Verfolgen der Modell-Performance über mehrere Projekte. Mit Performance Monitoring Dashboards können Sie schnell die Modell-Performance über mehrere Projekte verfolgen. Teams können sich auf die Projekte konzentrieren, die am dringendsten Aufmerksamkeit benötigen und den Verfall von Modellen verhindern. SAS Model Manager hat eine benutzerfreundliche grafische Schnittstelle für das Definieren von Indikatoren und Bereichen.
  • Interoperabilität mit Modellierungs-Tools von Drittanbietern. Viele Unternehmen nutzen verschiedene Technologien für das Erstellen von Prädiktionsmodellen. Trotzdem möchten sie alle Prädiktionsposten in einem zentralen Repository verwalten. SAS Model Manager bietet umfassende Möglichkeiten für das Importieren und Einbetten von Modellen aus anderen Tools und erlaubt Ihnen den Austausch von Modellen mit anderen Umgebungen. Das heißt, dass Benutzer von SAS Model Manager in R-Software erstellte Modelle registrieren, vergleichen, protokollieren, bewerten und überwachen können und diese genau wie SAS-Modelle bereitstellen können.
  • Vollständig integriertes Scoring und Performance Monitoring mit Datenbankmodulen. SAS Model Manager ist eng mit SAS Scoring Accelerator verbunden, um die Registrierung und Validierung von Funktionen zum In-Database Scoring in verschiedenen Datenbanken zu ermöglichen (zurzeit werden Aster Data, Pivotal Greenplum Database, IBM DBS, IBM Netezza, Oracle und Teradata unterstützt).
  • Skalierbare und reproduzierbare Mechanismen zur Unterstützung von Operational Analytics. SAS Model Manager bietet die Möglichkeit, Modelle einfach zu verwalten, bereitzustellen und zu verfeinern – nach Bedarf, nach einem festgelegten Zeitplan oder ausgelöst durch externe Geschäftsereignisse. Das Integrieren von Modellbereitstellungsprozessen in andere operationelle Prozesse generiert konsistente Analyseergebnisse.

Nutzen

  • Beschleunigt das Verwalten und Bereitstellen von „besten“ Modellen für die Produktion. SAS Model Manager bietet einen effizienten und reproduzierbaren Prozess für Registrierung, Validierung, Bereitstellung, Überwachung und Re-Training von Modellen. Kennzahlen zur Verantwortlichkeit und Statusberichte zur Versionskontrolle verfolgen, wer welche Änderungen vornimmt, wann die Kontrolle von einem Bereich auf einen anderen übergeht usw. Modelle können von ihrer Erstellung bis zur Bereitstellung in Echtzeit- oder Batch-Scoring-Systemen verfolgt werden, bis sie zurückgezogen werden.
  • Stellt die Aktualität und Genauigkeit von analytischen Modellen sicher. Framework stellt SAS Model Manager sicher, dass analytische Modelle getestet und verglichen werden, Performance-Benchmarking-Berichte generiert werden und bei der Bereitstellung von Modellen Performance-Kennzahlen in etablierte Berichtskanäle übermittelt werden. Modellierer können einfach zusammenarbeiten und Modelle wiederverwenden und es können automatisierte Warnmeldungen eingerichtet werden, um zu erkennen, wenn sich die Scoring-Ergebnisse mit der Zeit ändern und auf den Verfall eines Modells hindeuten.
  • Ermöglicht Überprüfbarkeit und Compliance, um gesetzlichen Anforderungen zu entsprechen. Die einzigartigen Möglichkeiten für Compliance- und Validierungsberichte in SAS Model Manager sind sehr gefragt bei Anwendern, die höheren gesetzlichen Anforderungen unterliegen. Ein zentralisiertes Modell-Repository, Lebenszyklus-Vorlagen und Versionskontrolle sorgen für Sichtbarkeit in analytischen Prozessen und stellen sicher, dass diese überprüft werden können, um interner Governance und externen Bestimmungen zu entsprechen. Darüber hinaus helfen neue Validierungsberichte für Basel-II-Risikomodelle Unternehmen an Transparenz zu gewinnen, indem sie die Verlässlichkeit der internen Kreditrisikobewertungssysteme beurteilen, Anomalien aufspüren und bei Bedarf behördliche Anfragen beantworten.
  • Rationalisiert analytische Modellierungsprozesse, um konsistente und termingerechte Ergebnisse zu generieren. SAS Model Manager enthält einen leicht zugänglichen webbasierten Client (die SAS Workflow Console), der einen automatisierten und kollaborativen Model-Management-Prozess bietet. Benutzer können den Fortschritt durch alle Schritte der Modellierungsprojekte verfolgen und können verschiedene angepasste Workflows für unterschiedliche Modelltypen erstellen. Verschiedene Benutzer, die ein Modell berühren oder interpretieren, erhalten eine einheitliche Darstellung seiner aktuellen Phase mit Zugriff auf sinnvolle Informationen, die es ihnen ermöglichen, relevante Maßnahmen zu ergreifen.

Features

Zentrales, sicheres Repository für die Verwaltung von analytischen Modellen
  • Projektbasiertes Speichern von Modellen.
    • Einrichten und Verwalten von separaten Versionen von Champion- und Challenger-Modellen in einem Projekt:
      • Das Champion-Modell wird automatisch als Standardversion gesetzt. Pro Projekt wird ein einziges Champion-Modell produziert.
      • Auswahl von Challenger-Modellen zum Champion-Modell des Projekts.
      • Überwachen und Veröffentlichen von Challenger- und Champion-Modellpaketen.
    • Performance Monitoring von Champion-Modellen für alle Projekte in einem Portfolio von Modellen und Veröffentlichung der Modelle im SAS Metadata Repository.
    • Erstellen und Verwalten von mehreren Projekten als Portfolio von Modellen.
    • Zuordnung von erforderlichen Datenquellen für Modell-Berichterstattung und Score Code Testing.
    • Abrechnung und Überprüfbarkeit:
      • Ereignisprotokollierung für alle wichtigen Aktionen.
      • benutzerdefinierte Anmerkungen.
      • Möglichkeit zum Anhängen von Dateien (Microsoft Word, Microsoft Excel, HTML usw.) und zum Hinzufügen von Versionskontrolle.
  • Vorgefertigte Vorlagen für die automatische Registrierung von Standard-Data-Mining-Modellen:
    • Vorhersage, einschließlich Modellen aus SAS Rapid Predictive Modeler.
    • Segmentierung.
    • Klassifizierung.
    • Scorecards.
    • benutzerdefinierte Vorlagen.
    • optionale Unterstützung für Batch-Modellregistrierung zum Massenladen.
    • allgemeine Eigenschaften wie Modellname, Art des Algorithmus, Erstellungs- und Änderungsdatum.
    • erweiterte Ansicht des SAS® Enterprise Miner™-Prozessflussdiagramms.
  • Für Basel-II-Risikomodelle werden Modellvalidierungsberichte bereitgestellt wie Probability of Default (PD) und Loss Given Default (LGD).
  • Mehr Kontrolle durch Setzen von Ein- und Ausgangsgrößen zur Definition des Projekts.
  • Import mehrerer Base SAS-, SAS/STAT®-, SAS/ETS- und SAS Enterprise Miner-Modelle inklusive Training Code, Score Logic, Estimate-Tabellen und Ziel- und Eingangsgrößen sowie Ausgangsgrößen.
  • Import ausgewählter linearer SAS/STAT-Modelle aus einer SAS-Paketdatei (.SPK) inklusive LOGISTIC, GENMOD, REG, GLMSELECT, GLIMMIX und MIXED.
  • Import aus einer SAS-Paketdatei (.SPK):
    • lineare SAS/STAT-Modelle: LOGISTIC, GENMOD, REG, GLMSELECT, GLIMMIX und MIXED.
    • SAS/ETS-Modelle: COUNTREG und SEVERITY.
    • SAS-Modelle für High-Performance Statistics: HPBIN, HPLOGISTICS, HPREG und HPSPLIT (Entscheidungsbäume).
    • SAS-Modelle für High-Performance Data Mining: HPBIN, HPREDUCE, HPNEURAL und HP FOREST.
  • Import und Export von PMML-Modellcode mit Eingängen und Ausgängen. Erstellen von DATA-Step Score Code für PMML-Modelle zum Einbeziehen in Scoring-Aufgaben, Berichterstattung und Performance Monitoring.
  • Registrieren, Vergleichen, Protokollieren, Bewerten und Überwachen von in R erstellten Modellen.
  • Repository-Metadaten-Summenbericht mit Informationen wie Anzahl der Modelle, Anzahl der Scoring-Aufträge, Modellalterungsprofilen und Häufigkeitszählungen zur Verwendung der einzelnen Ziel- und Eingangsgrößen im Modellportfolio.
  • Das Modell-Repository kann nach Attributen abgefragt werden, die zum Speichern von Modellen verwendet werden wie Art des Algorithmus, Eingangs- oder Zielgrößen, Modellersteller oder Modell-ID.
  • Sichere, zuverlässige Modellspeicherung und Zugriffsverwaltung inklusive Backup- und Wiederherstellungsfähigkeit, Überschreibschutz, Ereignisprotokollierung und Verwaltung von Benutzerauthentifizierung/Zugriffsrechten.
Analytisches Workflow-Management
  • Erstellen von benutzerdefinierten Prozessen für jedes Modell mit SAS Workflow Studio – einem webbasierten Client:
    • SAS Workflow Studio wird für die Entwicklung des Modellgenehmigungsprozesses verwendet, der importiert und über die SAS Model Manager Workflow Console verwaltet wird.
    • Zusammenarbeit zwischen Teams mit automatisierten Benachrichtigungen.
    • Definieren, Verwalten und Verfolgen von vollständigen analytischen Lebenszyklen.
    • Ermöglichen von Unternehmenszugriff und Zusammenarbeit mit der Web-Schnittstelle.
    • Erhöhen der Effizienz mit Prozessmanagement-Funktionen.
    • Meilensteine im Rahmen der Definition der Workflow-Prozesse Aktivitäten zuordnen.
    • Erstellen und Anzeigen von Berichten innerhalb einer Workflow-Aktivität.
    • Anzeigen des Prozessflussdiagramms für einen aktiven Workflow-Prozess.
  • Ausführen von allgemeinen Model-Management-Aufgaben mit der SAS Model Manager Workflow Console:
    • Importieren, Anzeigen und Anhängen von zusätzlichen Dokumenten und Veröffentlichen von Modellen.
    • ein Champion-Modell für das Projekt festlegen und Challenger-Modelle kennzeichnen.
    • Modelle für Scoring-Zwecke veröffentlichen.
    • Dashboard-Berichte anzeigen.
Scoring-Logic-Validierung vor dem Export von Modellen für die Produktion.
  • Bewertungsaufträge für Test und Produktion anhand von erforderlichen Ein- und Ausgängen definieren:
    • erforderliche Ein- und Ausgänge zuordnen.
    • SAS-Code hinzufügen.
    • Protokoll und Ergebnis-Tabellen anzeigen.
    • interaktive Diagramme erstellen.
  • Scoring-Task-Planung:
    • Planen von Scoring Tasks für bestimmte Zeiten und Tage auf verfügbaren Servern.
    • Speicherort für die Ergebnisse der Scoring Tasks festlegen und Auftragsverlauf anzeigen.
  • Modelle zum SAS Metadaten-Repository exportieren.
  • Produktions-Scoring:
    • Model Scoring Task ist in SAS Data Integration Studio und SAS® Enterprise Guide® verfügbar.
  • Modelle direkt im SAS Real-Time Decision Manager veröffentlichen.
  • Modell-Updates in verschiedenen Scoring-Kanälen veröffentlichen:
    • Abonnenten per E-Mail benachrichtigen.
    • Ergebnisse in einem Dateisystem speichern oder in einem Unternehmens-Intranet posten.
  • Datenbankinterne Modellbereitstellung:
    • mittels Integration in SAS Scoring Accelerator Scoring-Funktionen für natives Scoring in Datenbanken veröffentlichen und validieren:
      • Modell-Scoring-Dateien mithilfe einer anbieterdefinierten Funktion in DB2, Pivotal (früher Greenplum) und Teradata veröffentlichen.
      • Modell-Scoring-Dateien mit dem SAS Embedded Process in Aster Data, DB2, Oracle, IBM Netezza und Teradata veröffentlichen.
Überwachung und Berichterstattung zu Modell-Performance über Test- und Produktionslebenszyklen
  • Modell-Performance-Berichte:
    • Variablenverteilungs-Diagramme, Kennlinien, Stabilitätskurven, Prognosegütediagramme, Grenzwertoptimierungskurven (ROC-Kurven), Kolmogorov-Smirnov-Kurven (K-S) und Gini-Kurven.
    • für die Vorhersage von Modellfunktionen mit Intervallzielwert.
    • zum Vergleich von Champion- und Challenger-Modellen.
    • Ergänzung der Basel-II-Rückvergleichsberichte.
  • Modellvergleichsberichte:
    • Modellprofilbericht, Delta-Bericht, dynamischer Prognosegütebericht, Intervallzielgrößenbericht usw.
    • Ad hoc SAS Code Report Editor.
    • Ausgabe in den Formaten HTML, RTF, PDF und Microsoft Excel.
    • aggregierter Bericht zur Kombination mehrerer Berichte aus dem Berichteordner in einem Bericht.
  • Zusammenfassender Bericht zum Trainingsdatensatz mit Häufigkeits- und Verteilungskurven zur Validierung der Datensatzvariablen.
  • Benutzerfreundlicher Assistent zum Erstellen von Performance Monitoring Dashboards:
    • alle Berichte aktualisieren oder Berichte für Projekte aktualisieren, die neue Performance-Daten haben.
  • Re-Training von Modellen erlaubt Benutzern das Erstellen neuer Challenger-Modelle auf Basis von aktuell in einem Projekt registrieren SAS Enterprise Miner-Modellen und neuen Daten und Variablen.
  • Durchführen von Scoring und Performance Monitoring auf einer Datenbankanwendung (Teradata oder Pivotal (früher Greenplum)), die für die Verwendung mit SAS High-Performance Analytics-Produkten konfiguriert wurde:
    • Berechnen von Modell-Performance-Statistiken für Klassifizierungs- und Vorhersagemodelle.
  • Unterstützung mehrerer SAS Anwendungsserver beim Scoring oder Re-Training eines Modells oder bei der Überwachung der Performance von Champion- und Challenger-Modellen.
  • Planen von Scoring- und Performance Monitoring-Aufträgen zur Automatisierung von Predictive Modeling Tasks.
  • Bestimmen mehrerer Datenquellen und Zeiterfassungsperioden beim Definieren von Performance Monitoring Tasks.
Gesamtes Lifecycle Management von analytischen Modellen.
  • Modelllebenszyklus-Vorlagen für gemeinsames Projektmanagement:
    • Basic, Standard, Erweitert und Benutzerdefiniert.
    • Editor für Modelllebenszyklus-Vorlagen für benutzerdefinierte Vorlagen.
    • aufgabenorientiertes Abzeichnen beim Erreichen von Meilensteinen sowie zur Genehmigung.
  • Statusberichte zum Fortschritt.
  • Erstellen von Ordnern, Projekten und Versionen mit Makros.

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Einfaches Ausführen von allgemeinen Model-Management-Aufgaben mit SAS Workflow Studio.

Die SAS Workflow Console nutzt einen schrittweisen Prozess, um Benutzer bei der Durchführung allgemeiner Model-Management-Aufgaben wie dem Importieren und Anzeigen von Modellen, dem Anhängen von Dokumenten und dem Veröffentlichen von Modellen zu unterstützen. Benutzer können ein Champion-Modell für das Projekt festlegen und optional Challenger-Modelle kennzeichnen.

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Die benutzerfreundliche Schnittstelle des SAS Model Manager.

Mit der benutzerfreundlichen Schnittstelle des SAS Model Manager schneller mehr Modelle erstellen.

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Dashboards erlauben das Verfolgen der Modell-Performance über mehrere Projekte.

Mit Performance Monitoring Dashboards können Benutzer schnell die Performance über mehrere Projekte verfolgen und Teams können sich auf die Projekte konzentrieren, die am dringendsten Aufmerksamkeit benötigen. Die Software hat eine benutzerfreundliche GUI zum Definieren von Indikatoren und Bereichen.

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Systemanforderungen

Host Platforms/Server Tier
  • HP/UX on Itanium: 11iv3 (11.31)
  • IBM AIX R64 on POWER architecture 7.1
  • IBM z/OS: V1R11 and higher
  • Linux x64 (64-bit): Novell SuSE 11 SP1; Red Hat Enterprise Linux 6.1; Oracle Linux 6.1
  • Microsoft Windows on x64 (64-bit):
    Desktop: Windows 7* x64 SP1; Windows 8** x64
    Server: Windows Server 2008 x64 SP2 Family; Windows Server 2008 R2 SP1 Family; Windows Server 2012 Family
  • Solaris on SPARC: Version 10 Update 9
  • Solaris on x64 (x64-86): Version 10 Update 9; Version 11
Client Tier
  • Microsoft Windows (64-bit): Windows 7* x64 SP1; Windows 8** x64
Middle Tier
  • HP/UX on Itanium
  • IBM AIX on POWER
  • Linux x64 (x86-64)
  • Microsoft Windows x64 (x86-64)
  • Solaris (SPARC and x64)
Supported Web Browsers
  • Internet Explorer 9: Windows 7 (32-bit and x64 32-bit Web browsers)
  • Internet Explorer 10: Windows 7 and Windows 8 (32-bit and x64 32-bit Web browsers)
  • Firefox 6 and up: Windows 7 and Windows 8 (32-bit and x64 32-bit Web browsers); Linux x64: RHEL 6 and SLES 11 (32-bit Web browsers)
  • Chrome 15 and up: Windows 7 and Windows 8 (32-bit and x64 32-bit Web browsers); Linux x64: RHEL 6.1 and SLES 11 SP 1 (32-bit Web browsers)

You can also review the Third-Party Support page for details about requirements of third-party software for use with SAS 9.4.

Required/Not Included Software
  • Base SAS software
  • SAS Enterprise Model Management is an inclusive bundle that contains Base SAS, SAS/STAT and SAS Enterprise Miner software

* NOTE: Windows 7 supported editions are: Professional, Ultimate and Enterprise.
** NOTE: Supported editions include: Windows 8, Windows 8 Pro, Windows 8 Enterprise.

Please consult your local SAS sales representative if you have questions about your platform requirements. Also, for more detailed information, please visit our support site at http://support.sas.com/resources/sysreq/.

Wünschen Sie weitere Informationen?

Sie erreichen die SAS-Experten unter +49 6221 415-123 (Deutschland) oder per E-Mail an info@ger.sas.com.