Laut IDC haben Unternehmen weltweit über 189 Milliarden US-Dollar in Analytics investiert – aber erst 35 Prozent von ihnen sind bereits an dem Punkt angelangt, ihre analytischen Modelle auch komplett produktiv nutzen zu können.
Mit einem Paket aus Software, Dienstleistungen und Trainingsmassnahmen will SAS deshalb gezielt die grössten Hürden auf der „letzten Meile“ zur Operationalisierung analytischer Modelle aus dem Weg räumen. SAS ModelOps bündelt
SAS Model Manager Software und Services. Diese Kombination vereinfacht Management, Operationalisierung, Monitoring, Training und Governance analytischer Modelle – egal, ob es sich dabei um SAS oder Open-Source-Modelle handelt. Auf die Unternehmenssituation zugeschnittene Consulting-Services sorgen für eine schnelle und erfolgreiche Umsetzung.
Hilfestellung in Sachen Operationalisierung
Auch das Beratungsunternehmen McKinsey hält Methoden für entscheidend, die die Modellerstellung und -implementierung beschleunigen. Mit ModelOps gibt es jetzt einen kollaborativen Ansatz für analytische Modelle, angelehnt an die DevOps der Entwickler-Community.
Zusätzlich führt SAS mit ModelOps Health Check Assessment einen Service ein, der Unternehmen – unabhängig von der eingesetzten Software – bei der Eigenbewertung und der optimalen Implementierung helfen soll. In einem Workshop vor Ort können Unternehmen ihren Reifegrad in Sachen Einführung und Management analytischer Modelle herausfinden. Der Selbst-Check gibt zudem Empfehlungen, wie sich die gewonnenen Erkenntnisse nutzen lassen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Abgerundet wird das „Hilfepaket“ in Sachen Analytics mit dem ModelOps Handbook, das Unternehmen Best Practices an die Hand gibt – insbesondere im Hinblick auf Zusammenarbeit und Prozesse, die den Übergang von Entwicklung zu Implementierung vereinfachen sollen.
Unterstützung für Open Source
Mit dem
SAS Open Model Manager unterstützt SAS Unternehmen zudem, Open-Source-Modelle zu operationalisieren. Die Lösung ermöglicht Data Scientists die Anwendung von Prozessverbesserungsansätzen wie DevOps und unterstützt Unternehmen so bei der Registrierung, Bereitstellung und Überwachung ihrer Open-Source-Modelle in einer zentralen Umgebung.
Ob SAS, Open Source oder andere Technologien – SAS hilft Unternehmen dabei, Analytics zu operationalisieren. Denn letztlich geht es nicht um Daten, sondern um fundierte Entscheidungen: Analytische Modelle helfen, Kreditkartenbetrug aufzudecken, Bankrisiken zu steuern oder die zielgenaue Ansprache im Marketing zu verbessern. Ohne die Überführung in die IT-Produktion bleiben KI & Co. nur schöne Hypes, bringen aber keinen Geschäftswert und somit keine Wettbewerbsvorteile.
Weitere Informationen, wie Unternehmen mit SAS die „Last Mile“ bewältigen, gibt es
hier.
