Amsterdam/Heidelberg, 17. Oktober 2017 — SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, hat seine SAS Plattform und SAS Viya um Funktionalitäten erweitert, die seinen Kunden dabei helfen, echten Mehrwert aus Daten zu ziehen. Die auf der Analytics Experience in Amsterdam vorgestellten Neuerungen wie Embedded Artificial Intelligence (AI) richten sich insbesondere an Unternehmen, die ihr Geschäftsmodell auf Analytics aufbauen. Eine Vielzahl an Branchen, Ländern und Unternehmen setzt bereits SAS Viya ein. Zu den Neukunden gehören:
– Belfius Bank (Belgien)
– F. Hoffmann La Roche, multinationaler Pharmakonzern mit Hauptsitz in der Schweiz
– das nationale Agrarforschungsinstitut INRA (Frankreich)
– NVM, Verband der Immobilienmakler und -gutachter (Niederlande)
– SciSports, Sports-Analytics-Unternehmen (Niederlande)
– TruDecision, Fintech-Unternehmen (Kanada)
Mit SAS sind Data Scientists, Analysten, Entwickler, IT, Fachbereichsmitarbeiter und Management gleichermaßen in der Lage, wertvolle Erkenntnisse aus konsistenten Daten zu ziehen. Dafür entwickelt SAS kontinuierlich die Funktionalitäten der SAS Plattform weiter, unter anderem um Bilderkennung, Deep Learning oder um das humane Sprachverständnis zu konditionieren (Natural Language Understanding).
SciSports: Mit AI Fußball-Stars von morgen finden
Angesichts von zweistelligen Millionenbeträgen, mit denen Fußballer heutzutage unter Vertrag genommen werden, ist es immens wichtig, dass Agenten und Vereine so viel wie möglich über den Spieler erfahren. SciSports entwickelt Lösungen, um den Einfluss einzelner Spieler auf das Mannschaftsergebnis zu bestimmen, die Entwicklung von Spielern zu verfolgen sowie deren potenziellen Marktwert zu berechnen und Spielergebnisse vorherzusagen. Im Rahmen ihrer Zusammenarbeit kombinieren SciSports und SAS die Möglichkeiten von SAS Viya und dem Kamerasystem BallJames, um die Spielerbewegung in 3-D-Bildern nachzuvollziehen. Während die Kameras Bilder in Echtzeit aufzeichnen, dienen die von SAS beigesteuerten AI-Funktionalitäten dazu, Spielerbewegungen in Modelle umzusetzen. Werden diese Modelle auf neue Daten angewandt, lassen sich vielversprechende und bisher unentdeckte Talente unter den Sportlern identifizieren, indem ihre Leistung gegen andere Spieler einer bestimmten Liga gemessen wird. Aussagekräftige Daten, Deep Learning und menschliche Erfahrung sind die Voraussetzung für diese facettenreichen Analysen.
“SAS hat das Potenzial, uns die Dinge zu verschaffen, die wir unbedingt benötigen”, sagt Wouter Roosenburg, Chief Technology Officer bei SciSports. “Die Möglichkeit, unsere Rechenkapazität ganz nach Bedarf zu skalieren, mit SAS Event Stream Processing Modelle in Echtzeit in Produktion zu bringen, sowie die Flexibilität, Python ebenso wie jede andere Open-Source-Software zu nutzen.”
TruDecision: Mehr Effizienz für Autohändler und Kreditgeber
Der Trend zu disruptiven digitalen Geschäftsmodellen eröffnet dem Fintech-Unternehmen TruDecision neue Chancen, Autohändlern und Kreditgebern mittels moderner Analytics-Technologie zu mehr Effizienz zu verhelfen. Händler investieren hohe Summen in die Akquise von Kunden, von denen viele allerdings nicht die Voraussetzung für eine Finanzierung erfüllen. Kreditgeber verarbeiten eine große Anzahl an Anträgen, was hohe Kosten verursacht, und schließen lediglich einen Bruchteil davon ab. Mit SAS Viya-Lösungen kann das Unternehmen seinen Kundenakquiseprozess von Grund auf umkrempeln, indem leistungsstarke, verlässliche Kreditanalyse in Echtzeit ausgeführt wird, noch bevor der Kreditgeber oder Händler mit dem potenziellen Käufer in Kontakt ist. Somit lassen sich Kosten für beide Seiten um jeweils bis zu 40 Prozent senken.
“SAS liefert uns die Cloud-Power, damit wir proprietäre Lösungen für die Datenverarbeitung und Modellerstellung bereitstellen können”, erklärt Daniel Parry, Chief Executive Officer bei TruDecision. “Momentan konzentriert sich unsere Branche auf die notwendige Technologie, um Kundeninformationen zu erheben und weiterzuleiten – ohne jedoch wirklich Einblicke in den Kunden selbst zu bekommen. Mit SAS positionieren wir uns direkt in diesem Datenfluss, entwickeln und implementieren in kürzester Zeit Artificial Intelligence, Machine Learning und Modelle für neuronale Netzwerke, um so die Effektivität der Geschäftsprozesse unserer Kunden zu maximieren.”
Die US-Tochter Integrated TruDecision hat SAS Viya über das Self-Service-Portal für Cloud-Implementierungen von SaasNow installiert. Das niederländische Unternehmen SaasNow stellt SAS Viya als hochskalierbare Services in der Cloud bereit und legt so die Grundlage für einen schnellen und kostengünstigen Einsatz der Lösungen.
NVM: Einfachere Datenvisualisierung für Immobilienmakler und Gutachter
Mit der Bereitstellung von SAS Visual Analytics erweitert der Verband die Informationsaufbereitung für seine Mitglieder.
“Wir haben 4.000 Nutzer ohne Research-Hintergrund”, erläutert Marco Uitendaal, Project Manager bei NVM. “Die API-Schichten in SAS Viya erlauben es uns, mit den Daten über eine reine Präsentation im SAS Visual Analytics Dashboard hinaus zu arbeiten. Jetzt sind wir in der Lage, Nutzern dabei zu helfen, die aufbereiteten Daten in ihre bereits vorhandenen tagesaktuellen Software-Dashboards zu integrieren und dabei einen konsistenten Look innerhalb des gesamten NVM zu wahren.”
NVM hostet sein System ebenfalls über SaasNow, um das bestmögliche Ergebnis aus seinen IT-Investitionen zu ziehen, ohne Einschränkungen bei Infrastruktur oder personellen Ressourcen.
Die SAS Plattform umfasst den gesamten analytischen Lebenszyklus
Die SAS Plattform, zu der auch SAS Viya gehört, verschafft Nutzern durch nahtlose Übergänge zwischen den verschiedenen Stufen im analytischen Lebenszyklus – von Daten über Discovery bis zum Deployment – die Möglichkeit, schnell Wert aus Daten zu ziehen. SAS ist diesbezüglich, wie der Report The Forrester Wave: Enterprise Insight Platform Suites, Q4 2016 zeigt, alleiniger “Leader.
Bis Ende 2017 sind für die SAS Plattform folgende Erweiterungen geplant:
– Einbettung von AI-Funktionalitäten, beginnend mit SAS Visual Data Mining and Machine Learning und SAS Visual Text Analytics. Basierend auf langjähriger Machine-Learning-Expertise verhelfen diese SAS Lösungen mittels Deep Learning und Natural Language Understanding Unternehmen zu tieferen Einblicken in ihre Daten.
– Über eine einzige Oberfläche können verschiedenste analytische Aufgaben bewältigt werden. Das verhilft auch Mitarbeitern ohne Programmierkenntnisse zur schnelleren Lösung komplexer Probleme.
– SAS Data Preparation für Self-Service, visuelles Data Wrangling, Datentransformation, -integration und -bereinigung mit einem applikationsgenerierten Code für IT-Scheduling-Umgebungen.
– SAS Visual Text Analytics ist ein modernes, flexibles und konsistentes Text-Analytics-Framework, das Text Mining, Kontextextrahierung, Kategorisierung sowie Sentimentanalyse und Suche zusammenbringt. Darüber hinaus automatisiert es dank Machine Learning die Feature-Extrahierung und die Erstellung von Geschäftsregeln.
– SAS Visual Analytics für Self-Service Discovery und Analytics bringt neue Optionen der Visualisierungen von Beziehungen zwischen den Daten, nutzt die Möglichkeiten von Location Analytics und verbessert das Nutzererlebnis.
– Cloud-Bereitstellung erfolgt über die SAS Cloud, Amazon Web Services, Microsoft Azure oder SaasNow.
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