Heidelberg, 22. Oktober 2019 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), stellt den SAS Open Model Manager vor. Die Lösung unterstützt Unternehmen dabei, Open-Source-Modelle zu operationalisieren und schnellere, intelligentere Geschäftsentscheidungen auf Basis ihrer Daten zu treffen.
Für viele Unternehmen ist die Bewältigung der „Last Mile of Analytics“ eine enorme Herausforderung. Gründe dafür sind aufwendige manuelle Prozesse und eine oftmals inkonsistente Zusammenarbeit von Fachbereichen und Anwendern. Der Übergang von der Entwicklung hin zur Bereitstellung von Modellen wird durch eine verbesserte Modellentwicklung, -erstellung und Automatisierung wesentlich vereinfacht.
Laut einer Umfrage von IDC setzen weniger als die Hälfte der befragten Unternehmen ihre analytischen Modelle in ausreichendem Umfang ein, und nur 14 Prozent geben an, dass die Analyseergebnisse ihrer Data Scientists komplett operationalisiert werden. Mit dem SAS Open Model Manager beschleunigen Unternehmen die Operationalisierung ihrer Analytics-Modelle und können deren Performance genau überwachen und stetig verbessern.
„Unternehmen haben die Entwicklung ihrer analytischen Modelle, einschließlich der auf Open Source basierenden, gut im Griff. Oft gibt es aber Probleme, wenn diese Modelle operationalisiert werden sollen. Dabei geht dann ein Großteil der von Data Scientists geleisteten Arbeit verloren“, sagt Chandana Gopal, Research Director für Business Analytics bei IDC. „Der Markt verlangt nach einer neuen Generation von Lösungen für Modellmanagement, die es Data Scientists ermöglicht, Modelle in der Programmiersprache ihrer Wahl zu entwickeln sowie ihre Analysemodelle ordnungsgemäß zu katalogisieren und bereitzustellen. So können Unternehmen das maximale Potenzial ihrer Analytics-Lösungen nutzen und die Transparenz durch eine kontinuierliche Überwachung verbessern.“
Höhere Wertschöpfung dank Model Management
Die Bereitstellung von Modellen war für die Globe Telecom mit Sitz auf den Philippinen eine große Herausforderung. Die vom Telekommunikationsdienstleister eingesetzten Modelle wurden sowohl in SAS als auch in Open Source implementiert, der manuell durchgeführte Prozess war allerdings langsam und unzureichend reguliert. Dank SAS konnte Globe die Bereitstellungszeit drastisch verkürzen und sicherstellen, dass SAS und Open Source Software nahtlos ineinandergreifen.
„Globe nutzt analytische Modelle, um bessere und schnellere Geschäftsentscheidungen zu treffen, damit wir unseren 65 Millionen Kunden passende Angebote machen können. Ziel ist es, dadurch nachhaltige Beziehungen aufzubauen“, sagt Dan Natindim, VP und Enterprise Data Officer bei Globe Telecom. „Mit SAS analysiert Globe alle verfügbaren Daten, einschließlich Kunden-, Abrechnungs- und Netzwerkinformationen. Und mit den SAS- und Open-Source-Analysemodelle arbeiten wir daran, die individuellen Bedürfnisse jedes Kunden zu erfüllen.“
Open-Source-Modelle registrieren, bereitstellen und überwachen
Der SAS Open Model Manager ermöglicht Data Scientists die Anwendung von Prozessverbesserungsansätzen wie DevOps und unterstützt Unternehmen bei so bei der Registrierung, Bereitstellung und Überwachung ihrer Open-Source-Modelle in einer zentralen Umgebung. Die Lösung steht ab November zur Verfügung und ermöglicht eine nahtlose Integration mit Python und R. Anwender können verschiedene Modelle vergleichen und bewerten, Champion- und Challenger-Modelle verwalten und auf integrierte Leistungsberichte zugreifen. So können sie schnell entscheiden, ob ein Modell umgebaut, verworfen oder neu konzipiert werden muss.
Ein vereinfachtes Publishing und Scoring sorgt für eine höhere Flexibilität. So können Modelle noch flexibler und mit ein paar simplen Klicks bereitgestellt werden, sowohl im Batch- als auch in Echtzeitverfahren, unabhängig von der operativen Umgebung. Der SAS Open Model Manager verbessert zudem die Governance, indem er Anwender dabei unterstützt, die Funktionsweise und die Leistungsmerkmale der eingesetzten Modelle im Laufe der Zeit besser zu verstehen – und somit die Qualität der eingesetzten Modelle sicherzustellen.
Der SAS Open Model Manager wird über containerfähige Infrastrukturen, einschließlich Docker und Kubernetes, bereitgestellt, die ein portables, Lightweight-Image zur Verfügung stellen, das sowohl in der Private als auch in der Public Cloud eingesetzt werden kann. Es wurde speziell für die Bedürfnisse der Open-Source-Community entwickelt und benötigt keine zusätzliche SAS Technologie.
Ein weiteres Schlüsselelement für die „Last Mile of Analytics“ ist ModelOps. Mit der Methode operationalisieren Unternehmen ihre Modelle schnellstmöglich, ohne Einbußen bei der Qualität hinnehmen zu müssen. So ermöglicht ModelOps Unternehmen, Modelle zu verwalten und nach Bedarf zu skalieren sowie sie kontinuierlich zu überwachen, um erste Anzeichen einer Verschlechterung zu erkennen und diese zu beheben.
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