Nachbericht SAS Analytics Experience 2019

Echte und Künstliche Intelligenz in Mailand

| Autor / Redakteur: Dr. Dietmar Müller / Nico Litzel

Jim Goodnight, Chief Executive Officer, SAS, eröffnet die Analytics Experience (AX) 2019-Konferenz seines Unternehmens in Mailand.
Jim Goodnight, Chief Executive Officer, SAS, eröffnet die Analytics Experience (AX) 2019-Konferenz seines Unternehmens in Mailand. (Bild: Dr. Dietmar Müller)

SAS hat im MiCo – im Milano Congressi – in Mailand seine Konferenz „Analytics Experience 2019“ abgehalten. Über 1.500 Data Scientists und Führungskräfte sind dem Ruf des legendären Firmengründers Jim Goodnight gefolgt.

Weil wir in der Regel vom Marketing hinters Licht geführt werden – ganz wie Charly Brown von den Peanuts, so Motterlini – sollten wir eine differenziert-logische Herangehensweise an „Schnäppchen“ entwickeln, ähnlich wie Mr. Spock vom Raumschiff Enterprise dies tun würde.
Weil wir in der Regel vom Marketing hinters Licht geführt werden – ganz wie Charly Brown von den Peanuts, so Motterlini – sollten wir eine differenziert-logische Herangehensweise an „Schnäppchen“ entwickeln, ähnlich wie Mr. Spock vom Raumschiff Enterprise dies tun würde. (Bild: Dr. Dietmar Müller)

Jim Goodnight eröffnete den Event dann auch und erläuterte das diesjährige Motto „Together we make analytics real“ sowie den Mehrwert, der Unternehmen durch die Nutzung von Analytics und Künstlicher Intelligenz (KI) im Geschäftsalltag entsteht. Auf Goodnight, der älteste und mutmaßlich weiseste noch aktive CEO und Gründer der IT-Branche, folgten Keynote-Speaker wie der Neuroökonom Matteo Motterlini, der die Fallstricke menschlicher Entscheidungen Teils bildlich vorführte, und dazu riet, als Konsument auch mal die „echte“ Intelligenz einzusetzen. Weil wir in der Regel vom Marketing hinters Licht geführt werden – ganz wie Charly Brown von den Peanuts, so Motterlini – sollten wir eine differenziert-logische Herangehensweise an „Schnäppchen“ entwickeln, ähnlich wie Mr. Spock vom Raumschiff Enterprise das tun würde.

Dr. Youssef Al Hammadi, CIO der Special Olympics World Games Abu Dhabi 2019, setzt Analytics zur Unterstützung der Athleten mit geistiger Behinderung ein. Auf der Bühne überreichte er Goodnight ein Geschenk als Dank für dessen Engagement in Abu Dhabi.
Dr. Youssef Al Hammadi, CIO der Special Olympics World Games Abu Dhabi 2019, setzt Analytics zur Unterstützung der Athleten mit geistiger Behinderung ein. Auf der Bühne überreichte er Goodnight ein Geschenk als Dank für dessen Engagement in Abu Dhabi. (Bild: Dr. Dietmar Müller)

Nach Motterlini kam Dr. Youssef Al Hammadi, CIO der Special Olympics World Games Abu Dhabi 2019, auf die Bühne. Er setzt Advanced Analytics zur Unterstützung der Athleten mit geistigen Behinderungen ein und überreichte Goodnight auf der Bühne ein Geschenk als Dank für dessen Engagement in Abu Dhabi.

Noch mehr Partner

Auch das italienische Start-up Yolo setzt auf SAS, um seine Versicherungsangebote „der nächsten Generation“ zu verkaufen. Die digitale Versicherungsplattform des Unternehmens bietet On-demand-Zugang zu Policen für Reisen, Konsumgüter, Krankenversicherungen und Haustiere. Mit Machine Learning von SAS kann die Yolo-Plattform einem Kunden sofort eine zeitlich begrenzte und an seine individuellen Bedürfnisse angepasste Versicherungspolice erstellen.

„Wir begreifen uns als Unternehmen von und für Digital Natives, und deswegen ist die Customer Experience für uns von höchster Bedeutung“, berichtete Gianluca de Cobelli, Mitgründer und CEO der Yolo Group, auf der Bühne. „Dank SAS kann unsere Plattform die Anfragen eines Kunden sofort bearbeiten, seinen Urlaub oder sein Smartphone mit allen verfügbaren Daten in Echtzeit versichern. Unser Finanzinstitut und unsere Unternehmenspartner können ihren Kunden somit ein individuelles, dynamisches und mobiles Erlebnis bieten.“

In Mailand präsentierten sich darüber hinaus führende Köpfe unterschiedlichster Branchen. Mit Praxisvorträgen vertreten waren unter anderem: die ERGO Group, die französische Société Générale, die National Bank of Greece und die First National Bank South Africa, Siemens Digital Industries Software, Sky UK und die Behörde Rijkswaterstaat des niederländischen Infrastruktur- und Umweltministeriums. Hinzu kamen unzählige Executive-Branchenworkshops, 56 Breakout Sessions, zahlreichen Demos und Networking Events.

SAS Open Model Manager

Mit dem SAS Open Model Manager wurde auch eine neue Lösung präsentiert. Diese ermöglicht Data Scientists die Anwendung von Prozessverbesserungsansätzen wie DevOps. Die Lösung steht ab November zur Verfügung und ist mit Python und R kompatibel. Anwender können verschiedene Modelle vergleichen und bewerten, Champion- und Challenger-Modelle verwalten und auf integrierte Leistungsberichte zugreifen. Ein vereinfachtes Publishing und Scoring erlaubte es, Modelle mit wenigen Klicks bereitzustellen, sowohl im Batch- als auch in Echtzeitverfahren.

„Keine andere Plattform deckt den gesamten analytischen Lebenszyklus von der Datenerfassung bis hin zur Modellbereitstellung besser ab als SAS“, kommentierte Goodnight im Gespräch mit BigData-Insider. „Das Problem bei der Erstellung von künstlich intelligenten Anwendungen ist doch, dass die dafür verwendete Software – gerade Python ist da ja sehr beliebt – möglicherweise nicht über alle benötigten Funktionen verfügt. Bevor Sie dann überhaupt ein Modell erstellt haben, müssen Sie ein anderes Paket verwenden, etwa in C++ geschrieben, um die Daten für die Analyse bereit zu machen. Und wenn das erledigt ist, müssen Sie ein Programm haben, das Ihr Modell in die Produktion bringen kann – der SAS Open Model Manager vereinfacht die Arbeit hier ungemein.“

SAS Open Model Manager wird über containerfähige Infrastrukturen wie Docker und Kubernetes bereitgestellt. Ein weiteres Schlüsselelement ist ModelOps. Mit der Methode können Unternehmen ihre Modelle verwalten und gegebenenfalls skalieren.

„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“, erläuterte die Analystin Chandana Gopal, Research Director 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.“

Neue Version von SAS Viya

Oliver Schabenberger, Executive Vice President, Chief Operating Officer und Chief Technology Officer, SAS, stellte die Evolution von Unternehmen im digitalen Zeitalter bildlich dar.
Oliver Schabenberger, Executive Vice President, Chief Operating Officer und Chief Technology Officer, SAS, stellte die Evolution von Unternehmen im digitalen Zeitalter bildlich dar. (Bild: Dr. Dietmar Müller)

Ebenfalls vorgestellt wurde die neueste Version von SAS Viya. Zu den Verbesserungen gehört die Automatisierung diverser manueller Schritte für die Datenaufbereitung und die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen wie Data Wrangling, Feature Engineering und die Auswahl der geeigneten Algorithmen.

Für Transparenz soll eine visuelle „Pipeline“ anstelle der sonst üblichen Blackbox, innerhalb derer Automatisierungsprozesse normalerweise ablaufen, sorgen. Dank Natural Language Generation werden die Ergebnisse zudem in leicht verständlichen Begriffen präsentiert.

Der automatische Modellierungsprozess basiert auf einer REST API. Anwender können auf diese Weise Open Source Code integrieren und ihre Analysen mit SAS erweitern. Außerdem wird Machine Learning für Empfehlungen zur Datentransformation eingesetzt.

Partnerschaft mit IBM erweitert

Die Kooperation mit IBM geht in eine weitere Runde: Das neue Release von SAS Viya wird erstmals auf einer IBM Power9-Chiparchitektur laufen. Sie unterstützt alle Funktionen von SAS Viya, einschließlich einer GPU-Beschleunigung für Machine Learning, Deep Learning sowie KI-Training und -Inferencing.

„SAS und IBM arbeiten seit mehr als 40 Jahren zusammen. Einige der komplexesten Herausforderungen im Hinblick auf Algorithmen haben wir gemeinsam gelöst. IBM Power Systems bietet einen Mehrwert für gemeinsame Kunden, deren geschäftliche Herausforderungen nicht nur SAS-Analysen, sondern auch einen hohen Datendurchsatz erfordern“, so Ken Gahagan, Senior Director of Compute Services for Research & Development bei SAS.

KI immer wichtiger

„SAS baut seine Innovationskraft im Bereich KI weiter aus, auch vor dem Hintergrund der Investitionen in Höhe von insgesamt einer Milliarde Dollar, die wir Anfang dieses Jahres angekündigt haben“, berichtete Saurabh Gupta, Director of Advanced Analytics & Artificial Intelligence bei SAS. Die KI-Investition soll sich in den nächsten drei Jahren auf aktuelle und künftige Forschung & Entwicklung sowie Beratungsservices konzentrieren.

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