Heidelberg, 15. Januar 2018 – Mit der Analytics-Plattform von SAS, einem der weltgrößten Softwarehersteller, können auch kleine und mittlere Unternehmen ihre Daten so performant und zielgenau analysieren wie Großkonzerne. Drei niederländische Unternehmen, die sich jüngst für SAS Platform und SAS Viya entschieden haben, sind das beste Beispiel dafür.
Euramax kombiniert Daten, Analytics und Visualisierung mit einer konsistenten User Experience
Euramax ist einer der weltweit führenden Spezialisten für besonders hochwertiges bandlackiertes Aluminium. Produkte von Euramax kommen in vielen Branchen zum Einsatz: im Bauwesen und für Innenausstattungen sowie im Transportwesen und für Freizeitfahrzeuge. Um seine Erfolgsgeschichte weiterzuschreiben, ist das Unternehmen darauf angewiesen, immer einen Schritt voraus zu sein und zu wissen, was die Zukunft bringt. Aus diesem Grund stehen Business Analytics und Datenexploration beim Euramax-Management hoch im Kurs. Mithilfe von SAS hat Euramax eine Lösung für ein extrem dynamisches Reporting aufgesetzt, die dank hervorragender Visualisierung hilft, Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Die Lösung ist für den mobilen Einsatz konzipiert, sodass sie Euramax-Mitarbeiter einfach unterwegs nutzen können, auch gemeinsam mit ihren Kunden. Von den aktuellen Weiterentwicklungen der SAS Plattform erwartet sich Euramax noch einmal eine signifikante Verbesserung der Datenexploration.
“Mit SAS Visual Analytics können wir bessere Geschäftsentscheidungen treffen. Dank der Weiterentwicklung der Plattform werden wir künftig noch tiefere Einblicke in unsere Daten bekommen”, sagt Peter Wijers, Business Support Manager bei Euramax. “Die Fähigkeit, mehr Datenquellen und -systeme einzubeziehen, Advanced Analytics auf diese Daten anzuwenden und die Daten schließlich zu visualisieren – über ein einheitliches Interface mit konsistenter User Experience -, wird es uns ermöglichen, noch mehr Wege zur Optimierung unseres Geschäfts zu erschließen.”
SUEZ nutzt Machine Learning zur Verbesserung der Sales Performance
SUEZ ist ein privatwirtschaftliches Entsorgungsunternehmen, das auf umweltschonende Abfallverwertung, die Gewinnung von Sekundär-Rohstoffen und passgenaue Entsorgungs-Managementlösungen setzt. SUEZ berät in den Niederlanden circa 4,5 Millionen Haushalte und 80.000 Unternehmen zum effizienten Abfallmanagement. Um seine Kunden in der digitalen Welt effektiv betreuen zu können, muss das Unternehmen in der Lage sein, Kundendaten in Echtzeit zu beobachten. SUEZ nutzt dafür SAS und erreicht damit eine Verbesserung des Sales-Prozesses und der Sales-Performance.
Über SAS haben Vertriebsmitarbeiter per Tablet Zugriff auf aktualisierte Kundenprofile und erhalten optimierte Empfehlungen, wo an welchen Tagen der Vertriebsfokus liegen sollte. Auch der Vertriebsinnendienst kann diese Daten und Prognosen nutzen, um die Schwerpunkte im Tele-Sales entsprechend auszurichten.
“Wir können nicht nur einen kleinen Teil, sondern alle unsere Daten in SAS hochladen und dann anspruchsvollste Algorithmen darauf anwenden. Das liefert unserem Sales-Team sehr genaue Prognosen”, erklärt Teddo van Mierle, Marketing-Intelligence-Experte bei SUEZ. “Der Nutzerkreis von SAS zieht sich durch das gesamte Unternehmen – und alle greifen auf die gleichen zuverlässigen Prognosen zu. Das stärkt unsere Geschäftsprozesse enorm. Wichtig ist uns, dass wir in der Lage sind, unsere Modelle laufend zu skalieren, zu prüfen und nachzujustieren. Und damit die Modelle im Laufe der Zeit immer intelligenter werden, füttern wir sie ständig mit neuen Daten. Denn: Je besser die Prognosen, desto besser kann SUEZ seine Kunden bedienen.”
Notilyze verhilft kleineren Unternehmen zu analytischen Einblicken
Für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) ist es oftmals schwierig, Analytics zu nutzen. An diesem Punkt setzt das Start-up Notilyze an, das auf Basis von SAS Data Science als Pay-as-you-go-Service anbietet. Dieses Modell verschafft den KMU die Möglichkeit, das Maximum aus analytisch getriebenen Geschäftsmodellen und neuen Technologien wie dem Internet of Things (IoT) zu ziehen, ohne selbst in Know-how investieren zu müssen – denn sie können sich stattdessen auf die erfahrenen Data Scientists verlassen, mit denen Notilyze zusammenarbeitet.
“Kleine Firmen und Mittelständler wissen schon um das Potenzial in ihren Datenbeständen, aber sie haben keine Ahnung, womit sie anfangen sollen, um dieses auszuschöpfen – denn sie haben weder das Know-how noch die Ressourcen dafür. Und dann kommt noch dazu, dass eine Auswertung dieser Daten unter Umständen mit hohen Kosten verbunden ist”, erläutert Colin Nugteren, Gründer und CEO von Notilyze. “Zusammen mit SAS sind wir in der Lage, diesen Unternehmen eine analytische Plattform in einer zuverlässigen Cloud-Umgebung zur Verfügung zu stellen. Der Kunde stellt uns die Frage, die Notilyze-Data-Scientists analysieren die notwendigen Daten und liefern die Antwort. Unternehmen, die unseren Service in Anspruch nehmen, können über Dashboards und Realtime Web Services auf die Ergebnisse zugreifen – und zwar immer und überall.”
Verbesserte SAS Plattform deckt den gesamten Analytics-Prozess ab
Die optimierte SAS Plattform ermöglicht es dem Nutzer über eine interaktive Oberfläche, sich nahtlos im Analytics-Lifecycle zu bewegen – vom Datenmanagement über die Analyse bis hin zur Nutzung der Ergebnisse – und erhöht somit die Produktivität. Dabei kommt eine Vielzahl von SAS Lösungen für die verschiedenen Aufgaben zum Einsatz.
Daten
Die aktuelle Version von SAS Data Preparation umfasst Self-Service Data Wrangling, Transformationen, Blending und Bereinigung der Daten. Dazu gehört auch automatisch generierter Code für IT-Scheduling, um die Daten zu aktualisieren.
Discovery
SAS erschließt Deep-Learning-Algorithmen und investiert massiv, um künstliche Intelligenz (KI) in seine Lösungen zu integrieren, erste Beispiele dafür sind SAS Visual Data Mining and Machine Learning und SAS Visual Text Analytics.
SAS Visual Text Analytics ist in der neuesten Version ein modernes, flexibles und durchgängiges Text-Analytics-Framework, das Text Mining, Kontextextraktion, Kategorisierung, Sentimentanalyse und Suche zusammenbringt. Modernes Machine Learning sorgt für automatische Feature-Extraktion und Geschäftsregelgenerierung.
SAS Visual Analytics ergänzt Visualisierungsformen für die Abbildung von Datenrelationen (zum Beispiel D3-Objekte, Google-Charts), erschließt Location Analytics und umfasst verbesserte Kalkulationen, Links und Parameter. Anwender profitieren von einer integrierten Lösung, die Self-Service-BI, Discovery und Analytics vereint.
Deployment
SAS Model Manager steht für zentrales Management und Monitoring der SAS Verzeichnisse und anderer Modelle.
SAS Decision Manager automatisiert taktische Entscheidungen auf der Grundlage von Modellen und damit verknüpfter Geschäftsregeln.
Die aktuelle Version bietet neue Optionen für Managed-Software-as-a-Service in der SAS Cloud, unterstützt aber auch weiterhin Public-Cloud-Umgebungen wie Amazon Web Services oder Microsoft Azure.
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