Biznes nie potrafi wykorzystywać w pełni potencjału analityki

Ponad połowa modeli analitycznych nigdy nie jest wykorzystywana w praktyce, ponieważ pozostaje w fazie projektowej. Mimo że praca nad nimi jest niezwykle kosztowna i zajmuje dużo czasu specjalistom data science, biznes często nie korzysta z nich w fazie produkcyjnej, czyli działalności operacyjnej firmy. Nowa, kompleksowa oferta SAS sprawia, że firmy mogą wykorzystać pełnię potencjału analityki.

(10 października 2019 r.) - Tylko w tym roku inwestycje w projekty analityczne wyniosły ponad 189 miliardów USD. Niestety biznes nie wykorzystuje ich potencjału. Jak wynika z danych IDC, tylko 35% organizacji przyznaje, że opracowane przez ich specjalistów modele analityczne są w pełni wykorzystywane w praktycznych zastosowaniach biznesowych [1]. SAS, lider analityki biznesowej, prezentuje nową ofertę produktów, usług oraz szkoleń, aby pomóc firmom w ostatnim etapie analityki.

SAS® ModelOps to nowa oferta, na którą składają się oprogramowanie SAS Model Manager i usługi doradcze. Firma wprowadziła ją, aby usprawnić zarządzanie, wdrożenie, monitorowanie oraz wprowadzanie zmian zarówno w modelach analitycznych SAS, jak i stworzonych w oparciu o technologię open source. SAS oferuje również usługi doradcze dostosowane do potrzeb danej organizacji. Ponadto lider analityki biznesowej zaproponował nową usługę ModelOps Health Check Assessment, mającą na celu pomoc firmom w optymalizacji procesu wdrożenia.

Ograniczenia w zakresie wykorzystania analityki w praktyce to jedno z największych wyzwań, z którymi zmagają się firmy. Wiele organizacji wprowadza kulturę pracy opartą na danych, ale ma kłopot, aby wdrożyć zmiany sugerowane przez wyniki analiz. Celem jest osiągnięcie realnych korzyści biznesowych z inwestycji w projekty analityczne. W praktyce jest to bardzo trudne. Zwłaszcza ostatni etap (tzw. ostatnia mila) projektów analitycznych jest niezwykle ciężka do zrealizowania – mówi Dan Vesset, wiceprezes działu Analytics and Information Management w IDC.

Zdaniem Jima Goodnighta, CEO SAS, to nie dane, a decyzje napędzają biznes. Wiemy, że decyzje podejmowane w oparciu o dane są lepsze. Systemy analityczne mogą wykryć nadużycia z wykorzystaniem kart kredytowych, pomóc w określeniu ryzyka w branży finansowej czy zwiększyć precyzję działań marketingowych. SAS wie, co należy zrobić, aby wspierać biznes w realizacji zarówno projektów analitycznych, jak i tych związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji – mówi Jim Goodnight..

„Ostatnia mila” z SAS

Ponieważ coraz więcej organizacji przyśpiesza wdrożenie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, zasoby oraz modele analityczne szybko się mnożą. Firmy polegają na analityce podczas rozwiązywania problemów biznesowych, ale wdrożenie odpowiednich rozwiązań i zarządzanie nimi wciąż stanowią istotną przeszkodę. SAS pomaga organizacjom przejść przez cały cykl analityczny – od zautomatyzowanego rozwoju modeli, które są przejrzyste i umożliwiają wprowadzanie zmian, przez prezentację wyników analiz, aż do wdrożenia ich w praktyce.

ModelOps pozwoli firmom wykonać krok naprzód

Jak wynika z danych firmy McKinsey, całkowita roczna wartość analityki i sztucznej inteligencji wynosi pomiędzy 9,5 a 15,4 biliona USD. Jednak w sytuacji, gdy biznes nie może w praktyce wykorzystywać AI, technologia ta przestaje stanowić wartość. Usługi i narzędzia zawarte w ofercie ModelOps zostały stworzone w taki sposób, aby umożliwić firmom wykonanie kolejnego kroku po fazie projektowej.

SAS® ModelOps stanowi odpowiedź na oczekiwania biznesu względem usług doradczych i oprogramowania do zarządzania modelami analitycznymi. SAS wspiera klientów w ciągłym i konsekwentnym wykorzystywaniu analityki, a także monitorowaniu pracy modeli, aby upewnić się, że są aktualne i uwzględniają zmienne dane oraz warunki rynkowe.

Zdaniem ekspertów SAS projekty analityczne powinny być realizowane według zasad, które preferują deweloperzy – DevOps, gdzie najważniejsza jest współpraca. Dzięki temu możliwe jest tworzenie i rozwój modeli analitycznych. Poradnik ModelOps, który będzie można ściągnąć pod koniec tego roku ze strony internetowej SAS, stanowi źródło wiedzy dla organizacji, jak przyśpieszyć cykl życia analityki przez regularne powtarzanie najlepszych praktyk. Dla biznesu oznacza to skrócenie czasu od pozyskania danych do uzyskania wyników np. w postaci rekomendacji konkretnych działań. Poradnik ModelOps ma na celu umożliwienie płynnego przejścia pomiędzy fazą planowania i wdrożenia. Zaoszczędzony w ten sposób czas można wykorzystać na tworzenie, testowanie i udoskonalanie modeli analitycznych.

Dodatkowo SAS zaprezentował nową usługę ModelOps Health Check Assessment – warsztaty prowadzone w siedzibie klienta, podczas których firmy mogą ocenić, czy są gotowe na skuteczne wdrożenie i zarządzanie modelami analitycznymi. W trakcie spotkań z ekspertami SAS organizacje otrzymają rekomendacje, które pomogą im w podejmowaniu lepszych decyzji w oparciu o dane.

Więcej informacji o tym, jak SAS pomaga wykorzystać analitykę w praktyce dostępne na stronie sas.com/discover oraz w kanałach mediów społecznościowych SAS pod hashtagiem #DiscoverSAS. 


[1] IDC Advanced and Predictive Analytics survey and interviews, 2017 – 2019

Informacja o firmie SAS Institute

SAS Institute jest światowym liderem w zakresie analityki biznesowej oraz największym niezależnym dostawcą oprogramowania Business Intelligence. Z rozwiązań SAS korzysta na świecie ponad 83 000 firm i instytucji w 148 krajach, w tym 96 przedsiębiorstwa z pierwszej setki listy 2017 Fortune Global 500. Firma istnieje od 1976 r. i zatrudnia ponad 14 000 pracowników. W Polsce SAS Institute działa od 1992 r. i jest wiodącym dostawcą zaawansowanej analityki i BI. Rozwiązania i oprogramowanie SAS adresowane są do wszystkich sektorów gospodarki, m.in. bankowości, ubezpieczeń, telekomunikacji, energetyki, farmacji, przemysłu, handlu oraz sektora administracji publicznej.

Kontakt:

SAS Polska
Katarzyna Kwiecień
Communications Manager
SAS Institute Sp. z o.o.
ul. Gdańska 27/31
01-633 Warszawa
+48 22 560 46 00

Biznes nie potrafi wykorzystywać w pełni potencjału analityki

Back to Top