Update für SAS Viya: mehr KI, mehr Data Governance, mehr Produktivität

Heidelberg, 23. April 2018 – SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, erweitert die Funktionalitäten für künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung innerhalb der SAS Platform weiter. So können Unternehmen, die KI-Anwendungen aufbauen, sichere und zuverlässige Analytics von SAS nutzen. Die neue Version von SAS Viya erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und Anwendern in den Fachabteilungen erheblich und verbessert die Entwicklung und den produktiven Einsatz leistungsstarker Analytics-Modelle.

Zahlreiche renommierte Unternehmen haben sich in jüngster Zeit für den Einsatz von SAS Viya entschieden und profitieren direkt von den Neuerungen, zum Beispiel der Gastro-Gigant McDonald’s; Jack Henry & Associates, ein führender Dienstleister für integrierte Technologielösungen insbesondere für Geldinstitute; RevSpring, ein Technologiedienstleister für Kommunikations- und Zahlungslösungen; Elisa, das führende finnische Telekommunikationsunternehmen; die Regierung von Longhua District im chinesischen Shenzhen und das Western Australia Department of Communities.

„Heutzutage brauchen Unternehmen leistungsstarke Analytics-Plattformen mit End-to-End-Funktionalitäten, von Datenaufbereitung und -management bis hin zum Einsatz von Modellen“, erklärt Randy Guard, Chief Marketing Officer bei SAS. „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

Integrierte KI und Automatisierung: SAS fügt kontinuierlich neue KI-Funktionalitäten hinzu und erweitert die Automatisierung innerhalb der SAS Platform: Datenbereinigung, -aufbereitung und -transformation laufen automatisiert ab, sodass Nutzer die signifikantesten Variablen und Felder schneller identifizieren können. Auch die Erstellung und der Einsatz von Modellen funktionieren selbstständig; so kann der Benutzer in kürzester Zeit aus verschiedenen Modellen das am besten geeignete auswählen und direkt nutzen. Um die Modellgüte in Zukunft noch weiter zu optimieren, wird SAS neue Feature-Engineering-Funktionalitäten zur Plattform hinzufügen. Durch den Einsatz rekurrenter neuronaler Netze (RNN) für die Sentiment-Erkennung und die Textklassifikation wird auch das Natural Language Processing (NLP) automatisiert.

Mehr Transparenz: Auch wenn Machine-Learning- und Deep-Learning-Methoden in der KI immer leistungsfähiger werden, dürfen Prinzipien wie Fairness, Verantwortung und Transparenz nicht außer Acht geraten. Dafür sind in der aktuellen SAS Viya-Version Ansätze wie LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) und ICE (impact, confidence, ease) integriert, die für verbesserte Interpretierbarkeit und mehr Transparenz sorgen.

„Wer KI und Machine-Learning einsetzt, darf nicht einfach gezwungen werden, sich auf eine Black Box zu verlassen“, kommentiert Saurabh Gupta, Director of Analytics Products bei SAS. „Durch die Kombination der KI und Advanced Analytics mit Ansätzen wie LIME und ICE können Data Scientists und Anwender aus Fachabteilungen die Logik hinter den Vorhersagen der Modelle besser verstehen und erklären.“

Bessere Data Governance: Mit der neuen Version von SAS Viya kann die Herkunft der Daten durch den gesamten Analytics-Lifecycle bestimmt werden. Die Visualisierung der Beziehungen zwischen Daten – ob strukturiert oder nicht – erzeugt ein intuitives Verständnis dafür, wie Daten aufeinander basieren. So sind Fehler schneller und leichter erkennbar, redundante Kopien können einfach identifiziert werden. Außerdem ist es für Anwender über Performance Dashboards möglich, mit nur wenigen Klicks den Erfolg ihrer Modelle zu überprüfen. Darin können auch Modell-Updates geplant und automatisiert werden, wenn beispielsweise neue Daten hinzukommen oder wenn der erwartete Erfolg nicht eintritt.

Einfachere Bedienung: Damit Analytics in allen Bereichen eines Unternehmens und auch von Nicht-Experten genutzt werden kann, verbessert SAS kontinuierlich die Nutzerfreundlichkeit. Die Benutzeroberfläche erhöht die Produktivität und bietet mehr Möglichkeiten der Zusammenarbeit – SAS Drive dient hierzu als zentrales Lager für Projekte rund um SAS Produkte. Gleichzeitig schafft SAS Viya nahtlose Übergänge zwischen den verschiedenen Stufen des Analytics-Lifecycles, von Datenerfassung über Discovery bis zum Deployment. Des Weiteren sind der GPU Support und der Support für die Betriebssysteme SUSE Linux und Windows Symmetric Multiprocessing (SMP) als neue Features enthalten.

Offenheit: Neue Funktionalitäten sorgen für mehr Offenheit und verbessern die Interoperabilität mit anderen Systemen. So können Nutzer Open-Source-Code innerhalb ihrer SAS Machine-Learning-Pipeline einfügen. Zudem haben Anwender offenen Zugang zu Salesforce und Java Database Connectivity (JDBC) und die Möglichkeit, Open-Source-Java-Script-Visualisierungen für Untersuchungen und Reports einzubeziehen. App-Entwicklern stehen außerdem spezielle Software-Entwicklungs-Kits (SDK) zur Verfügung, sodass sie eine Vielzahl an personalisierten und kundenorientierten mobilen Apps erstellen können. Ebenso werden in Python programmierte Modelle bei Entscheidungsbäumen unterstützt.

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