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Update SAS spendiert Viya mehr KI und Data Governance

| Autor / Redakteur: Christoph Kurth / Nico Litzel

Der Softwarehersteller SAS erweitert mit dem jüngsten Update für SAS Viya die Funktionalitäten für Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung innerhalb der SAS-Plattform.

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Das neue Update für SAS Viya bietet viele Neuerungen für KI-Funktionalitäten innerhalb der SAS-Plattform.
Das neue Update für SAS Viya bietet viele Neuerungen für KI-Funktionalitäten innerhalb der SAS-Plattform.
(Bild: SAS)

Das Update soll vor allem die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und Anwendern in den Fachabteilungen erleichtern und die Entwicklung und den Einsatz von Analytics-Modellen verbessern.

Randy Guard, Chief Marketing Officer bei SAS, sagt: „Heutzutage brauchen Unternehmen leistungsstarke Analytics-Plattformen mit End-to-End-Funktionalitäten, von Datenaufbereitung und -management bis hin zum Einsatz von Modellen. Die SAS Platform schafft mit den Funktionalitäten von SAS Viya eine offene Basis, mit der Data Scientists, Anwender in den Fachabteilungen und Führungskräfte aus Rohdaten nutzbare Erkenntnisse gewinnen können.“

Die Neuerungen

SAS fügt stetig neue KI-Funktionalitäten hinzu und erweitert die Automatisierung innerhalb der SAS Plattform. Datenbereinigung, -aufbereitung und -transformation sollen automatisiert ablaufen. Anwender können so die signifikantesten Variablen und Felder schneller identifizieren. Durch den Einsatz rekurrenter neuronaler Netze (RNN) für die Sentiment-Erkennung und die Textklassifikation soll auch das Natural Language Processing (NLP) automatisiert werden.

Mehr Transparenz

Die neue SAS Viya-Version verfügt über Ansätze wie LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) und ICE (impact, confidence, ease). Diese sollen für eine bessere Interpretation und mehr Transparenz sorgen.

Data Governance

Durch das Update soll auch die Herkunft der Daten im gesamten Analytics-Lifecycle bestimmen können. Durch eine Visualisierung der Daten, egal ob strukturiert oder unstrukturiert, soll ein besseres Verständnis schaffen, wie die Daten aufeinander basieren. So sollen Anwender Fehler schneller und leichter erkennen können.

Benutzerfreundlichkeit

Eine verbesserte Benutzeroberfläche und Nutzerfreundlichkeit soll die Produktivität erhöhen und mehr Möglichkeiten der Zusammenarbeit bieten. Zudem sollen diese Verbesserungen dafür sorgen, dass Analytics auch von Nicht-Experten im Unternehmen genutzt werden kann.

Offenheit

Neue Funktionalitäten sollen für mehr Offenheit sorgen. Anwender können beispielsweise Open-Source-Code innerhalb ihrer SAS Machine-Learning-Pipeline einfügen. App-Entwicklern sollen zudem spezielle Software-Entwicklungs-Kits (SDK) zur Verfügung stehen, um personalisierte und kundenorientierte Apps erstellen zu können.

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