Von der Ablehnung einer Kreditkartentransaktion aufgrund eines Risikos oder Betrugs, über die Kreditgenehmigung und bis hin zur Kontrolle der Produktqualität sowie überall dort, wo Daten eine Rolle spielen, treiben automatisierte Analysemodelle die digitale Transformation voran.
Die Schritte von der Datenerfassung bis zur Bereitstellung bilden eine kontinuierliche Schleife im Analytics Life Cycle und werden angetrieben von Teams aus Business-Analytikern, Data Scientists und Entwicklern.
Mit stetigem Blick auf die Time to Value besteht ein Ziel darin, die Verarbeitung auf intelligente Weise zu automatisieren und zu beschleunigen, wo immer dies möglich ist. Ein zentraler Aspekt bei der Bewältigung von Verarbeitungsproblemen nennt sich Massively Parallel Processing (MPP), was Ausführung analytischer Modellen mit umfangreichen und komplexen Daten beschleunigt, wodurch Ihre Modellierer bis zu 100x wirtschaftlicher arbeiten können.
SAS® trägt dazu bei, dass Unternehmen exponentiell effizienter und produktiver werden. Wie geht das?
- Wir haben sich wiederholende Schritte entlang des gesamten Analytics Life Cycle automatisiert.
- Wir haben Vorlagen für bewährte Methoden erstellt, die Data Scientists für eine schnelle Prototypenerstellung nutzen und anpassen können.
- Wir können die Geschwindigkeit und Produktivität von Data-Science-Teams steigern, indem wir die Ausführung von analytischen Workloads in MPP-Umgebungen ermöglichen, wodurch Modellierer 100x wirtschaftlicher arbeiten können.
- Durch die automatische Generierung natürlicher Sprache, um Erkenntnisse in den Daten zu erklären, stellen wir sicher, dass die Automatisierung von Analytics jedem in der Organisation hilft, produktiver zu werden.
- Model Deployment: Mit SAS® können Sie Analytics-Modelle mit einem Klick registrieren und bereitstellen, sodass ein sofortiger Nutzen entsteht und eine monatelange Neukodierung für Betriebsumgebungen vermieden wird.
- Funktionsfähigkeit von Modellen: SAS® stellt sicher, dass Ihre Modelle jederzeit in einem optimalen Zustand sind. Mithilfe einer effizienten Modellverarbeitung und -verwaltung können Sie analytische Modelle einfach vergleichen und testen, Berichte, Benchmarks und Workflow-basierte Benachrichtigungen senden.
