SAS Analytics – Erfahrung

Verbinden Sie die Phasen zu einer umfassenden Analyselösung.

Der SAS Analytics-Lebenszyklus bezeichnet die Fähigkeit, alle Analytics-Phasen zu gestalten und sie miteinander zu verbinden. Darin haben wir umfassendes Know-how. Ob Sie in der Discovery-Phase Ideen ausarbeiten oder die Analysefunktionen in der Bereitstellungsphase aktiv nutzen, wir zeigen Ihnen, wie Sie die richtigen Fragen stellen, die richtigen Antworten finden und Ihre Analytics-Lösung Schritt für Schritt optimal nutzen können.

Discovery

Fragen stellen und das Problem definieren
Ob Sie als Data Scientist ein neues Modell zur Reduzierung der Kundenabwanderung entwickeln oder als Führungskraft das Kundenerlebnis verbessern wollen: In dieser Phase definieren Sie, was Ihr Unternehmen wissen muss. Von den Antworten hängen die Anforderungen für die nächsten Phasen im Lebensyzklus ab.

Discovery

Datenaufbereitung
Diese Phase ist für den Erfolg abolut entscheidend und gleichzeitig extrem zeitaufwendig. Ihre Daten sind in Datenbanken, auf Desktops oder in Hadoop gespeichert und zudem wollen Sie Live-Streaming-Daten erfassen.

SAS bietet Self-Service-Lösungen für das Datenmanagement, mit denen Sie Daten leichter abrufen, integrieren, transformieren und modifizieren können – in einer einheitlichen Oberfläche und in einer Sprache. Zudem unterstützen wir die In-memory-Datenbereinigung ebenso wie Analysen in verteilten Computerumgebungen mit In-memory-Datenzugriffsgeschwindigkeiten. Kein anderer Anbieter unterstützt beides.

Discovery

Daten untersuchen
Interaktive Self-Service-Tools für die Visualisierung müssen für die verschiedensten Anwender nutzbar sein – für Business-Analysten ebenso wie für Data Scientists. In dieser Phase suchen Sie in den Daten nach Zusammenhängen, Trends und Mustern, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Zudem können Sie durch die schnelle, iterative Erstellung von Prototypen Hypothesen ausarbeiten und prüfen. Unser Ziel in dieser Phase ist eine schnelle Discovery.

Discovery

Daten modellieren
Prädiktive Modelle können Sie mit einer Vielzahl von SAS Lösungen erstellen, die Algorithmen zur Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten enthalten. Sie können eigene Modelle programmieren, R oder Python nutzen und in angereicherten interaktiven Umgebungen problemlos Tausende prädiktiver Modelle erstellen, modifizieren und abrufen.

Mit wenigen Klicks können Sie Ihre Daten abrufen, modifizieren und transformieren, die gewünschten Techniken für maschinelles Lernen auswählen und die Modelle einem automatisierten Leistungsvergleich unterziehen, um das am besten geeignete zu ermitteln. SAS bietet die beste Analytics-Workbench der Branche.

Bereitstellung

Modelle implementieren
Unsere jahrzehntelange Erfahrung in der Optimierung und Anbindung der Discovery an die Bereitstellung kommt hier voll zum Tragen. SAS ermöglicht die Automatisierung und die Beschleunigung gängiger manueller Aufgaben wie der Definition von Geschäftsregeln und der automatischen Generierung von Vokabularen, sodass sich Modelle schneller bereitstellen lassen.

Unsere Prozesse sind wiederholbar, automatisiert und regelkonform. Unser IT-freundliches Framework stellt eine einheitliche Umgebung bereit, in der es problemlos möglich ist, Modellierungsaktivitäten nachzuverfolgen, Änderungen vorzunehmen und kontinuierliche Tests durchzuführen.

Bereitstellung

Handeln und das Unternehmen voranbringen
In dieser Phase ermöglichen wir zwei Arten von Entscheidungen, und zwar automatisierte operative Entscheidungen sowie strategische Entscheidungen von langfristiger Wirkung, die von Menschen getroffen werden.

Modelle, die in Produktionsumgebungen als Champion-Modelle für die Suche nach Antworten auf relevante Fragen eingesetzt werden, lassen sich anhand verschiedenster Berichte auf der Basis standardisierter KPIs zentral überwachen.

Bereitstellung

Auswerten
Da wir bei der Entwicklung aller Komponenten immer das Ergebnis im Blick behalten, leitet diese Phase eine Feedback-Schleife mit Funktionen zur Überwachung, zur Auswertung und zum Re-Training des Modells ein, damit Ihr Unternehmen jederzeit eine optimale Performance erzielt. Wenn die Performance unter die Akzeptanzschwelle sinkt, die auf der Basis der zentral verwalteten Trainingsressourcen für das Modell festgelegt wurde, kann das Modell neu kalibriert oder durch ein neues ersetzt werden.

Bereitstellung

Erneut fragen
Der Markt wandelt sich ständig. Ihr Unternehmen wandelt sich ständig. Und deshalb müssen sich auch Ihre Analyseprozesse von Zeit zu Zeit wandeln. Mit SAS lassen sich Modelle problemlos aktualisieren, sodass Sie neue Fragen stellen und im Wettbewerb die Nase vorn behalten können.

Lesen Sie das Whitepaper und erfahren Sie mehr über unseren analytischen Lebenszyklus.

Managing the Analytical Life Cycle
for Decisions at Scale