Nachbericht SAS Forum digital 2021 SAS bietet Low-Code-Analytics in drei Clouds an

SAS hat seine Analytics-Plattform Viya 2021 inzwischen auf Azure, AWS, GCP und Open Shift zur Verfügung gestellt. SAS 9.4 werde weiterentwickelt. Auf seiner Kundenkonferenz SAS Forum Digital 2021 stellte der Analytics-Spezialist neue Lösungen für das Data Management und die App-Entwicklung vor.

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SAS ist immer noch ein privates Unternehmen, investiert aber viel in Forschung und Entwicklung. Seine Kunden, zu denen viele Banken zählen, haben die Vorteile der Cloud und der KI erkannt und wollen SAS auch in der Cloud nutzen, berichtete Thomas Keil, der in Deutschland für das Marketing zuständig ist. „Nach Azure in 2020 unterstützt SAS nun auch AWS und Google Cloud Platform“, so Keil.

Andreas Gödde aus der SAS-Kundenberatung fügte hinzu, dass die Integration mit den Angeboten von Microsoft nicht nur bezogen auf die Cloud-Infrastruktur MS Azure voranschreite, sondern auf der Seite KI und Automation. „Gerade in der Entscheidungsfindung – in der neuen Lösung ,Intelligent Decisioning‘ – ist KI ein wichtiges Thema, und wir nutzen hier u. a. Fähigkeiten der Microsoft-Power-Plattform (PowerBI, PowerAutomate) usw., um Geschäftsprozesse zu unterstützen.“ SAS setze voll auf die Transparenz und Erklärbarkeit der KI-Modelle, die mit dem SAS Model Manager zu verwalten seien.

SAS Viya nutzt einen Continuous-Integration-, Continuous Delivery(CI/CD)-Prozess, bei dem Unternehmen ihre Release-Intervalle selbst wählen. Die Container-Architektur wird über Kubernetes orchestriert und ermöglicht eine Übertragung in verschiedene Cloud-Umgebungen wie Azure, Google, AWS und OpenShift. Somit ist u. a. eine schnelle und flexible Bereitstellung neuer Anwendungen möglich, was letztlich auch der Kollaboration dient.

Information Governance

Da die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort heutzutage wertvoller sind als Gold, will SAS seinen Kunden zu mehr Produktivität bei der Monetarisierung ihrer Daten und Informationen verhelfen. Inzwischen ist die im Juni 2021 angekündigte Lösung „Information Governance“ für die vielfältigen Aspekte des Datenmanagements verfügbar. Sie umfasst eine Reihe nützlicher Werkzeuge und Leistungsmerkmale.

Der Datenkatalog verfügt über automatische Entdeckungs-Agenten, die wie ein Crawler funktionieren: Sie erforschen alle verfügbaren Datenquellen eines Unternehmen und versehen sie mit Metadaten, sodass man sie leicht sortieren und kategorisieren kann.

Das Modul „Data Preparation“ enthält eine Benutzeroberfläche, die der „Selbstbedienung“ des Kunden dient, denn es verschafft ihnen Zugang zu den hinterlegten Datenqualitäts- und Datenintegrationswerkzeugen. Denn nur mit aktuellen, konsistenten und gesetzeskonformen, zulässigen Daten lassen sich auch gewinnbringende Analysen und Machine-Learning-Modelle auf die Beine stellen.

In der Suchfunktion kann der Nutzer beliebigen Text, vorausgegangene Suchempfehlungen, gefilterte Suchempfehlungen auf gestaffelte SQL-Abfragen verwenden. Suchergebnisse, die sich an geschäftliche Nutzer wenden, stellen detaillierte Informationen zu jedem Datensatz zur Verfügung: Daten-„Gesundheit“, Datenqualität, Schlüsselkenngrößen usw., und zwar auf Zeilen- wie auch Spaltenebene. Dadurch sollen Nutzer die Gewissheit erlangen, dass sie die passenden Daten für ihre Analysen verwenden.

Klassifizierung von „persönlich identifizierbaren Informationen“

Ein wichtiges Werkzeug stellt die Klassifizierung von „persönlich identifizierbaren Informationen“ (PII) dar. Mithilfe der SAS Quality Knowledge Base lässt sich herausfinden, ob sich diese Datenmenge für den beabsichtigten Zweck eignet. Danach kann unter Umständen die Erfassung bzw. der Import dieses Datenbestandes erfolgen. Nach einer Bewertung der Datenschutzaspekte des Datenbestandes wird die Überwachung und Governance dieser vertraulichen Daten in die Wege geleitet.

Das Werkzeug „Information Discovery“ ergänzt die Suche, greift aber viel weiter, indem es dem Nutzer erlaubt, Berichte, Modelle und schwer zu findende Dokumente aufzuspüren und auszuwerten.

Die SAS-Viya-Nutzung ist nur einen Klick entfernt. Sie lässt den Kunden von den im Data Catalog ausgewählten Daten zur nächsten Analyse-Anwendung oder einem Report schreiten. SAS Viya, das nativ in einer Cloud ausgeführt werden kann, stellt entsprechende Werkzeuge bereit. Dazu gehört der SAS-Viya-Konnektor für Egeria. Diese Lösung für Open Metadata und Governance soll den Nutzer in die Lage versetzen, neue Katalogobjekte in Egeria einzulesen und zwischen ihnen Beziehungen herzustellen. Anschließend lassen sich Metadaten zwischen Nutzern und Werkzeugen teilen. Das verschafft dem Nutzer Einblicke und Kontext zu den Daten, sodass sich die Vertrauenswürdigkeit der Daten, ihre Nutzung und Wiederverwendung verbessern lassen.

SAS Studio

SAS Studio richtet sich kurioserweise an zwei völlig entgegengesetzte Zielgruppen. Sowohl SAS-Experten als auch Neueinsteiger sollen die Browser-basierte Entwicklungsumgebung erfolgreich nutzen können. Der Experte kann in einem Code-Editor SAS-Code schreiben, seine Bibliotheken, Logs und Artefakte nutzen. Der Novize hingegen kann sich stark auf „Assisted Programming“ stützen: SAS Studio erlaube es, Code als Prozessablauf darzustellen. Beim Schreiben von Code wird der Neuling in vielfältiger Hinsicht unterstützt. Diese Low-Code- bzw. No-Code-Fähigkeit dürfte SAS eine neue Zielgruppe an Entwicklern erschließen: die Mitarbeiter in den Fachabteilungen.

Die Kompatibilität bleibt gewahrt: SAS Studio nutzt die Eigenschaften von SAS 9.x (derzeit 9.4) und erlaubt den Transfer auf SAS Viya, das ja in-memory abläuft. Die IDE liefert Code-Bibliotheken quasi als Schnipsel, um häufige Aufgaben in den Gesamtcode einzuflechten – das erhöht die Produktivität. „Dabei kann der Nutzer sowohl SAS-Code als auch Python-Code verwenden“, so Gödde. Denn die Python-Community verfügt über eine Vielzahl von Werkzeugen, darunter mit PyTorch über ein eigenes Framework für Deep Learning. Die zunehmend engere Allianz mit Microsoft macht aber auch Optionen aus PowerBI und Azure verfügbar, insbesondere um Geschäftsprozesse mittels analytischer Erkenntnisse besser zu automatisieren.

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