Technológie / SAS® Analytics

Technologické inovácie boli v poslednej dekáde zdrojom dramatických ekonomických ziskov, ale na druhej strane prispeli aj k vytvoreniu nového ekonomického modelu, a to v dobrom aj zlom. Napríklad internet priniesol hojnosť obchodných a komunikačných príležitostí, ale zároveň skomplikoval analýzy a rozhodovacie procesy, uviedol nové konkurenčné tlaky a rozkrútil špirálu očakávaní na výkonnosť a rýchlosť odozvy vo všetkých oblastiach obchodu a služieb. Takéto nové vyvíjajúce sa obchodné prostredie nemilosrdne trestá spoločnosti, ktoré aj naďalej dôverujú odskúšaným tradičným časovým horizontom dodávky, tradičným nákladovo-výnosovým cieľom a iným zabehnutým spôsobom obchodovania.

Dnes si každá firma zameraná na profit a jej manažéri kladú rovnaké otázky:

  • Ako by sme mohli lepšie odhadnúť budúci vývoj, aby sme sa vedeli nielen pripraviť ale ja konať proaktívne a nie reagovať, až keď zmeny nastanú?
  • Ako by sme mohli vo firme vytvoriť jednotné povedomie a znalosti o trendoch a vývoji v správaní klientov tak, aby každé oddelenie nefungovalo na základe vlastných separovaných informácií?
  • Ako posúvať vyslovene štatistické a pravdepodobnostné informácie a predikcie rôznym typom užívateľov v prijateľnej forme, aby ich vedeli využiť vo svojej oblasti pre rozvoj biznisu?
  • Ako by sme mali rozvíjať alebo zmeniť naše systémy pre podporu rozhodovania tak, aby nám umožňovali pohľad dopredu a neprezentovali len dosiahnuté výsledky alebo dopady zmien?

Tieto otázky sami o sebe nie sú nové. Nový je len enormný tlak na rýchle nájdenie odpovedí na ne v stále komplexnejšom prostredí. SAS dlhodobo rozvíja svoje možnosti a nástroje, ktoré umožňujú nielen nájsť odpoveď ale ju aj efektívne a rýchlo uskutočniť.

SAS vyvinul integrovanú platformu - SAS Enterprise Intelligence Platform – ktorá optimálne integruje individuálne technologické komponenty v existujúcej architektúre spoločnosti do jednotného unifikovaného systému. Výsledkom je tok informácií, ktorý presahuje izolované riešenia a informačné silá a naopak prináša nielen odpovede na aktuálne informačné otázky, ale hlavne prináša pre kompetentných užívateľov prístup k poznaniu a informáciám posúvajúcim organizáciu vpred.

SAS Analytics, ako jeden z nosných technologických komponentov SAS Enterprise Intelligence Platform, prináša vo svojej doméne najlepšie modelovacie možnosti pre podporu komplexných analýz a pre zdieľanie výsledkov s ostatnými zložkami organizácie. SAS, aj zásluhou svojej dlhej histórie a zázemia, poskytuje v rámci SAS Analytics jednoznačne najširšie portfólio algoritmov, matematických možností na manipuláciu (spracovanie) údajov a namodelovanie. Možnosti, ktoré SAS poskytuje pokrývajú prediktívne a popisné modelovania, prognózovania, optimalizáciu, simulácie, návrh experimentov a ďalšie. Tieto funkčnosti je možné aplikovať na riešenie veľkého množstva biznis problémov s možnosťou porovnať výsledky aplikácie alternatívnych metód.

Možnosti SAS Analytics

SAS Analytics obsahuje komponenty, ktorých aplikácia rozširuje možnosti pri riešení biznis problémov. Metódy, ktoré je možné aplikovať zahŕňajú širokú paletu matematických a štatistických metód:

  • Prediktívne modelovanie

    Je určené na zodpovedanie otázok, ako napr.: ktorých klientov by si mala spoločnosť udržať, prečo iní odchádzajú, ktorí noví klienti budú najziskovejší a pod. Rovnako poskytne informáciu aká je miera klientskej lojality, ktorá musí byť dosahovaná pre zabezpečenie dlhodobej profitability spoločnosti. Prinesie do organizácie aj pochopenie preferencií a záujmov klientov, čo umožní efektívnejšie reagovanie na potreby a očakávania klientov.
    Prediktívne modelovanie v SAS Analytics umožňuje nastavenie optimálnej cenovej politiky, ale aj sledovanie a hodnotenie efektívnosti marketingových kampaní, rovnako však rieši alebo prispieva k riešeniu ďalších organizačných potrieb, vrátane detekcie podvodov, analýzy výrobných chýb, predikcie potreby údržby, rizikovosti a pod.

  • Popisné modelovanie

    Popisné modelovanie sa nezameriava na skúmanie minulosti, aby zodpovedalo otázky o budúcnosti. Naopak, skúma súčasnosť a hľadá v nej nové informácie a vzťahy ako napríklad:, ktoré zákaznícke segmenty sú podobné, ktoré rozdielne, čo charakterizuje jednotlivé segmenty z hľadiska obľúbenej ponuky produktov a služieb, aký je vzor správania charakteristického zákazníka v segmente.
    Rovnako jednoduché je použitie popisného modelovania na zistenie podobnosti produktov a ponúk, na zistenie, ktoré produkty sa predávajú spoločne a aká je ich časová súslednosť pri nákupe, aký je predpokladaný dopad predaja spojených produktov a služieb na existujúce kapacity a zdroje.

  • Prognózovanie Prognózovanie je možnosťou, ktorá slúži na presný odhad budúceho dopytu, čo umožňuje redukovať situácie výpadku kvôli nedostatku tovaru na sklade alebo výpadku služieb. V konečnom dôsledku tak minimalizuje straty na príjmoch.
    Prognózovanie je možné použiť na identifikovanie optimálnej potreby pracovných síl, konfigurácie a kapacity IT systémov, čím sa spoločnosť lepšie pripraví na existujúci a odkladaný dopyt, na prichádzajúce trendy napríklad v pohybe úrokových mier, burzových indexov, výmenných kurzov, výrobných nákladov, cenových indexov, atď..

  • Optimalizácia zdrojov

    Optimalizácia zdrojov a jej aplikácia odhalí najlepšiu alokáciu zdrojov pri zadefinovaných cieľoch a obmedzeniach. Napríklad s využitím optimalizačných metód je v SAS-e možné identifikovať najefektívnejšiu kombináciu zákazník/ponuka/kanál pri dosiahnutí maximálnej odozvy, rovnako ako určiť najefektívnejšiu nákupnú stratégiu, ktorá maximalizuje ekonomický efekt, alebo nájsť najkratšiu distribučnú cestu pri minimálnych nákladoch a podobne. V krátkosti, organizácia môže optimálne alokovať všetky zdroje na dosiahnutie požadovaných výstupov, a to všetko s vyššou profitabilitou a v stanovenom časovom rámci.

  • Návrh experimentov

    Návrh experimentov prináša nové informácie o presných faktoroch, ktoré ovplyvňujú konkrétny výstup a popisuje vzťahy príčiny a následku medzi nimi. Návrh exprimentov v SAS-e a jeho funkcionalita umožňuje presne a efektívne kvantifikovať efekty rôznych faktorov na sledovaný výstup. SAS tak vnáša svetlo do vzťahov medzi vstupnými faktormi a výstupnými chybami alebo úspešnými výsledkami, či už ide o marketingové kampane alebo výrobný proces, ale aj v mnohých ďalších oblastiach.

Komponenty SAS Analytics

Na naplnení vyššie popísanej funkcionality a metód sa podieľa viacero kľúčových a zároveň plne integrovaných komponentov. Každý z nich by si zaslúžil samostatnú kapitolu, my však len stručne popíšeme ich funkčnosť:

  • SAS Enterprise Miner

    SAS Enterprise Miner je najsilnejším, najflexibilnejším a široko používaným riešením na oblasť hĺbkovej analýzy údajov dostupným na trhu. Biznis analytici, IT špecialisti, experti môžu s využitím rozsiahlej palety algoritmov a metód (neurónové siete, rozhodovacie stromy, regresia, zhlukovanie, časové rady, memory-based reasoning a ďalšie) vyťažiť z dostupných dátových zdrojov nové skryté informácie a pretvoriť ich do veľmi jednoducho integrovateľnej podoby do prevádzkových systémov, kde sa prejavia konkrétnym efektom a prinesú nové benefity.

  • SAS Text Miner

    Slúži na preskúmavanie a získavanie nových znalostí z textových dokumentov. Poskytuje možnosť zmeniť veľké objemy textových dokumentov na nový sklad hodnotných informácií o biznise alebo pre účely výskumných aktivít. Text Mining je plne integrovaný so SAS Enterprise Minerom. Funkcionalita riešenia je využiteľná v rôznych aplikačných oblastiach, ako napríklad kategorizácia veľkých objemov dát zozbieraných v telefónnych centrách, analýza blog príspevkov a web mining, hľadanie vzorov v návratových formulároch klientov alebo prieskume medzi zamestnancami, identifikácia potenciálnych systémových problémov v reklamačných listoch a pod.

  • Rozsiahla funkcionalita štatistickej analýzy

    Nástroje štatistickej analýzy podporujú špecializované aj celopodnikové analytické potreby, pomáhajú užívateľom analyzovať kvantitatívne údaje a robiť informované rozhodnutia v rôznych výskumných, inžinierskych, výrobných, vládnych, medicínskych a podnikateľských aplikačných oblastiach. Vzorovým príkladom týchto možností sú – analýza rozptylu, regresia, analýza kvalitatívnych údajov, viacrozmerná analýza, analýza prežitia, psychometrická analýza, zhluková analýza, neparametrická analýza a metódy výberového porovnávania.
    Štúdie preferencií zákazníkov a ich analýza, spracovanie výsledkov klinických štúdií, predikovanie používania kreditných kariet, modelovanie vzorov znečistenia ovzdušia alebo vytvorenie vzorky, ktorá má byť oslovená a testovaná tak, aby bola reprezentatívna – toto všetko, ale aj nepopísateľný rozsah ďalších štatistických otázok vo všetkých odvetviach je zodpovedateľný aplikáciou celého rozsahu metód dostupných v jednom, upravovateľnom prostredí toho istého štatistického nástroja.

  • Ekonometria a časové rady

    Ekonometrické nástroje a nástroje časových radov umožňujú užívateľom analyzovať vývoj procesov v čase, pochopiť minulé trendy, prognózovať budúci vývoj a lepšie pochopiť ako sa rôzne biznis funkcie a oblasti správajú v kontexte obchodných cyklov, sezón a rokov.
    Tieto nástroje zároveň umožňujú identifikovať faktory, ktoré ovplyvňujú vývoj podnikania ako sú: ekonomické indikátory, trhové podmienky, klientska demografia alebo marketingové akcie konkurencie. Veľká škála modelovacích techník a simulácií je využiteľná ako ideálny testovací základ pre overenie výsledkov navrhovaných postupov, cenových zmien a pod., a to všetko pred tým ako sa implementujú v reálnom prostredí.

  • Automatické prognózovanie veľkých počtov časových radov

    Nástroje z tejto skupiny slúžia na realizáciu vysoko kvalitných prognóz v dávkovom prostredí. Tento softvér bol vytvorený so zámerom maximálnej rýchlosti, efektívnosti a presnosti pri tvorbe veľkého množstva prognóz automaticky, takže je schopný vytvárať milióny prognóz veľmi rýchlo, čo ho predurčuje na kľúčový komponent v oblasti riešení dodávkových reťazcov ako je plyn, elektrina, voda. Riešenie umožňuje jednoduchú akceptáciu a prípravu bežných transakčných údajov pre účely prognózy ich akumulovaním do podoby časového radu. Prognóza sa potom jednoducho vygeneruje automaticky, a to len na základe výberu modelov, ktoré najlepšie vysvetľujú údaje a ich aplikáciou vznikne projekcia budúceho vývoja. Výsledky prognózovania sú potom v rôznych podobách dodané napríklad priamo do iných biznis systémov alebo sú šírené prostredníctvom webu priamo k biznis užívateľom.

  • Operačný výskum

    Operačný výskum je kombináciou základného modelovania, optimalizácie a plánovacích možností, ktorá je dostupná v integrovanom, prispôsobivom prostredí. Tento komponent SAS Analytics kombinuje v sebe nepostrádateľné riešenia pre analytikov v operačnom výskume a projektových manažérov.
    Rozsiahe zoskupenie matematických lineárnych a nelineárnych programovacích metód pre optimalizáciu, projektový manažment, manažment zdrojov, simulácie a s tým spojené vizualizácie a analýzy rozhodnutí umožňujú organizáciám vytvoriť komplexné detailné modely špecifických procesov a systémov. SAS Analytics môže vytvoriť modely celej spoločnosti a vykresliť tak kompletný a presný obraz o súčasnej, budúcej a potenciálnej výkonnosti.

  • Štatistická kontrola kvality

    Štatistická kontrola kvality podporuje celý proces zlepšovania kvality – pochopenie procesov, identifikovanie kritických problémov, založenie kontrol a zníženie odchýlok, určenie spôsobilosti výrobných procesov, návrh experimentov na zlepšenie produktov a procesov, až po posúdenie spôsobilosti produktov.

  • Grafická deskriptívna a exploračná analýza

    Pomocou jednoduchých intuitívnych metód nástroje SAS podporujú dynamické preskúmanie a analýzu údajov. Analytická grafika a pokročilé štatistické techniky: preskúmanie, vizualizácia a pochopenie údajov, umožňujú užívateľom jednoducho skúmať údaje, nájsť najlepší model a overiť predpoklady modelovacej techniky. Všetky grafy sú interaktívne a dynamicky prepojené – vybratie a označenie údajov v jednom grafe, vyberie a označí rovnaké údaje v inom grafe/grafoch a pod.

  • Interaktívny maticový jazyk (IML)

    IML poskytuje štatistickým programátorom výkonné a flexibilné vývojové prostredie. Aplikácie IML a v ňom navrhnutých riešení pokrývajú nemerateľnú šírku oblastí – od jednoduchej práce s maticami až po najmodernejšie matematické metódy používané vo výskumných ústavoch. Pri rozsiahlom spektre matematických a maticových operácií sú možnosti využitia IML nekonečné.

Kľúčové vlastnosti SAS Analytics

  • Modulárne, rozširovateľné možnosti a funkčnosti, ktoré podporujú najkomplexnejší počet a štruktúru kvantitatívnych algoritmov
  • Pokročilé metódy hĺbkovej analýzy pre štruktúrovaný aj neštruktúrovaný text
  • Robustné štatistické a optimalizačné metódy
  • Jednoduché a jednotné prostredie, ktoré podporuje analýzu a skúmanie nových aj skúsených užívateľov
  • Kvalitná prvotriedna interoperabilita, ktorá umožňuje tvorbu znalostí a ich prenos a zapojenie do prevádzkových systémov takmer v reálnom čase
  • Ucelená platforma, ktorá získava analytické výsledky a informácie z nazhromaždených dátových zdrojov a čerpá výhody z integrovanej správy a čistenia údajov v rovnakom prostredí

Prínosy SAS Analytics

  • Integrácia prístupu k informáciám, analýz a reportingu

    SAS Analytics poskytuje spolupracujúce prostredie, ktoré spája inak izolované skupiny užívateľov od štatistiky, cez financie až po marketing. Pre všetkých užívateľov predstavuje centrálne miesto prístupu v spoločnosti k štandardným analytickým rutinám, očisteným údajom a prezentačným nástrojom.


  • Výhody z odborovo najkomplexnejšej integrovanej analytickej ponuky

    SAS Analytics prináša a poskytuje najširšiu dostupnú ponuku algoritmov, matematických úprav údajov, vizualizačných techník a modelovacích možností, a to v prostredí, ktoré sa prispôsobuje typu a hĺbke odbornosti používateľa od analytika po manažéra.

  • Zabezpečenie rýchlejších ROI z implementácie analytických riešení

    SAS Analytics ponúka overenú implementačnú metodológiu, ktorá umožňuje opakovateľné aplikovanie a využitie – od analýzy podvodov po credit scoring, od analýzy odchodu klientov po kontrolu kvality.
    SAS Analytics ako komponent SAS Enterprise Intelligence Platform poskytuje skupinu postupov podľa najlepších praktík, podporované predpripravené dátové modely upravené pre rôzne odvetvia.

  • Rozšírenie hodnoty analytických informácií integráciou analytických procesov cez celú organizáciu

    SAS Analytics je integrovaná s inými nástrojmi SAS Enterprise Intelligence Platform, čo zabezpečuje zdieľanie metadát o modelovaní, projektoch, výsledkoch, reoprtov z analýz resp. reportov o výsledkov aplikácie modelov v praxi.

Analytická architektúra v dnešnej typickej organizácii – je postavená na parciálnych riešeniach a funkčných silách – určite nie je optimalizovaná pre celopodnikový pohľad, avšak dnes práve tento holistický pohľad je presne to, čo top manažment požaduje a považuje za kritické pre existenciu spoločnosti. IT oddelenia sú vyzývané k dodaniu znalostí a informácií cez celú organizáciu pri obmedzeniach existujúcej architektúry a napätých rozpočtoch. Väčšina dodávateľov prináša riešenia, ktoré riešia len niektoré výzvy a požiadavky. SAS Analytics prináša celostný pohľad na analytické potreby a aj ich holistické riešenie. SAS poskytuje najlepšie modelovacie možnosti v tejto triede riešení a podporuje komplexné analýzy, pričom ale zabezpečuje zdieľanie výsledkov aj smerom k neštatistickým užívateľom prostredníctvom priamej integrácie s aplikáciami SAS pre Business Intelligence alebo tretích strán.