SAS erweitert sein KI-Angebot mit neuen Komponenten für Machine Learning und Natural Language Processing

[SAS Institute GmbH - 01.02.2018] Heidelberg, 1. Februar 2018 - Die neueste Version der SAS Plattform bringt umfangreiche neue Funktionalitäten rund um künstliche Intelligenz (KI) mit. Dazu gehören SAS Visual Text Analytics als neue Lösung sowie Erweiterungen bei SAS Visual Data Mining and Machine Learning. Beide Lösungen profitieren vom weiter ausgebauten Leistungsumfang von SAS Viya. Damit baut SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, sein Angebot rund um Machine Learning, Deep Learning, Text Analytics, Forecasting und klassische Statistik weiter aus.

Zu den jüngsten Neukunden der SAS Viya-Plattform gehören die Munich Re, die Klingel Group, einer der größten deutschen Mode-Versandhändler mit Tochtergesellschaften in 12 europäischen Ländern, der Netzwerkhersteller Cisco und das Amerikanische Rote Kreuz.

Was hat sich verändert?

SAS Visual Text Analytics generiert Mehrwert aus unstrukturierten Daten: Es nutzt eine Kombination aus Natural Language Processing (NLP), Machine Learning und sprachlichen Regeln. Die Lösung ist auf Business-Herausforderungen in verschiedenen Branchen zugeschnitten, zum Beispiel auf das Erkennen und Interpretieren von Mitschriften, Risikobeurteilung und Betrugserkennung. Auch das frühzeitige Identifizieren von Problemen aus Kundenfeedback gehört dazu. SAS Visual Text Analytics integriert Text Mining, Kontexterkennung, Kategorisierung sowie Sentiment-Analyse und Suchfunktion in einem flexiblen Framework. Die Software ermöglicht es, Daten für die Analyse vorzubereiten, Inhalte visuell zu durchleuchten, Textmodelle zu entwerfen und diese in existierende Systeme oder Geschäftsprozesse einzubinden. Nutzer von SAS Visual Text Analytics können mit Hilfe von vorgefertigten Templates schnell große Datenmengen analysieren und das Ergebnis der Textanalyse mittels Machine Learning und Prognosemethoden bündeln.

Die neue Version von SAS Visual Data Mining and Machine Learning bietet eine visuelle End-to-End-Umgebung, die sämtliche Aspekte von Machine Learning und Deep Learning umfasst: von Datenzugriff und Data Wrangling bis hin zum Erstellen von statistischen Modellen und deren Operationalisierung. Eine verteilte In-Memory-Verarbeitung garantiert schnelle Antworten auf kritische Geschäftsfragen und den effizienten Einsatz von Daten und Fachkräften im Unternehmen. SAS Visual Data Mining und Machine Learning unterstützt darüber hinaus das Programmieren aus gängigen Open-Source-Sprachen wie Python und R.

Eine der auffälligsten Neuerungen der SAS Plattform ist die zentrale, webbasierte Bedienungsoberfläche, die den gesamten analytischen Prozess abbildet. Sie macht die Zusammenarbeit in bereichsübergreifenden Teams erheblich einfacher.

"SAS kombiniert auf einer einzigen Plattform Advanced Analytics, den Einsatz von Modellen, Data Preparation sowie Visualisierung. Davon profitieren die Nutzer der SAS Lösung. Denn jetzt können sie den analytischen Prozess in allen Entwicklungsstufen durchgehen, ohne dass sie dazu gezwungen sind, ständig zwischen verschiedenen Softwarevarianten wechseln zu müssen", erklärt Dan Vesset, Group Vice President for Analytics and Information Management Research bei IDC. "Nach den neuesten Updates der SAS Plattform bin ich mir sicher, dass SAS auch in Zukunft einer der führenden Analytics- und KI-Plattform-Anbieter bleiben wird: SAS umfasst aktuellste Algorithmen für Statistik, Machine Learning und Deep Learning sowie Textanalyse und unterstützt Open-Source-Programmiersprachen."

Munich Re: mehr Nutzer, mehr Deep Learning

"Die Munich Re ist eines der ersten Unternehmen, das unsere neue Version einsetzt. Sie hat für uns eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung der Plattform und der neuen Lösungen gespielt", erklärt Saurabh Gupta, Director of Analytics Products bei SAS. "Während der Zusammenarbeit haben wir erfahren, wie die neue Version die analytische Infrastruktur vereinheitlicht und es Nutzern mit unterschiedlichen Fähigkeiten ermöglicht, zusammenzuarbeiten, um Business-Herausforderungen schneller zu meistern. Kundenfeedback ist für SAS traditionell eine der wichtigsten Quellen für die Weiterentwicklung unserer Lösungen."

Die Munich Re verfügt als weltweit operierender Rückversicherer über riesige Datenmengen, die in eine zentralisierte Umgebung eingespeist werden. Mit der SAS Lösung kann das Unternehmen anspruchsvolle Machine-Learning-Algorithmen innerhalb einer integrierten Nutzerschnittstelle auf Big Data anwenden. So bekommt die Munich Re analytische Einblicke, kann schnell auf Herausforderungen reagieren und auf ihre Kunden eingehen. Mit dem Zugriff auf die integrierten KI-Funktionen und die neuesten Deep-Learning-Algorithmen bleibt die Munich Re einer der Vorreiter beim Einsatz von Analytics.

"Die neueste SAS Version sorgt für eine schnelle Akzeptanz und erlaubt es allen Anwendern in unserem Unternehmen, über eine einheitliche visuelle Oberfläche zusammenarbeiten", erklärt Wolfgang Hauner, Chief Data Officer bei Munich Re. "Was uns besonders gut gefällt, ist, dass auch Mitarbeiter, die sich nicht mit SAS Code auskennen, mit Python und R arbeiten und direkt und zeitgleich auf derselben SAS Plattform mit anderen Anwendern zusammenarbeiten können. Die SAS Lösung ist sowohl auf die End-to-End-Bedürfnisse von fortgeschrittenen Data Scientists als auch auf die Anforderungen eines Einsteigers zugeschnitten. SAS spricht also Data Scientists und auch Nicht-Programmierer zugleich an: Verschiedenste Teams und Nutzer haben dadurch die Möglichkeit, die gleichen Daten zu untersuchen und zu analysieren. Der Prozess der Datenexploration und der Modellerstellung wird so unterm Strich deutlich kollaborativer."

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