SAS Viya: Analytics dort hinbringen, wo sie gebraucht wird
Die digitale Transformation ist heute Realität. Und krempelt Unternehmen und ganze Branchen um, die sich komplett neue Geschäftsmodelle überlegen müssen. Bei Analytics, der Kerntechnologie der digitalen Transformation, ist deshalb maximale Flexibilität gefragt. Und höchstes Tempo. Starre Architekturen stehen der Innovation immer öfter im Weg. Mit SAS Viya geht SAS einen neuen Weg: Analytics flexibel, zugänglich und offen in der Cloud.
Unternehmen weltweit haben Analytics als essenziellen Erfolgsfaktor erkannt, um sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen, Kundenerwartungen zu erfüllen oder ganz neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Das gilt für etablierte Unternehmen ebenso wie für innovative Markteinsteiger mit disruptiven Ansätzen. Während die einen ihre Position sichern wollen, versuchen die anderen, den Markt zu verändern.
Erstere benötigen Analytics, um neue Funktionalitäten zu integrieren und innovative Modelle zu entwickeln, ohne dabei ihre Profitabilität oder gar die Stabilität ihrer Geschäftsabläufe aufs Spiel zu setzen. Letztere nutzen Analytics, um skalierbare, wiederholbare, überprüfbare Prozesse und Praktiken zu implementieren und sich so ihr Geschäft abzusichern. Eine moderne Architektur muss daher beide Anforderungen bedienen: schnell und agil Innovationen ermöglichen und gleichzeitig stabil genug für skalierbare, beständige Prozesse sein.
Innovation und Stabilität
Dazu kommt die immer höhere Anforderung an Geschwindigkeit. Was Unternehmen heute brauchen, ist eine leistungsstarke Analytics-Architektur. Und nicht zuletzt sind die Flexibilität der Architektur und größtmögliche Unabhängigkeit in ihrer Nutzung ausschlaggebend. So wie sich Unternehmen heute ungern vorschreiben lassen, ob sie auf Unix, Windows oder ein anderes Betriebssystem setzen, um eine Applikation zu betreiben, wird es morgen um die gleiche Variabilität in Sachen Cloud gehen.
Insgesamt werden von einer modernen Analytics-Umgebung künftig vier Qualitäten gefordert:
Unified: Datenmanagement, Analytics, Visualisierung und Reporting werden gebündelt – und zwar über den gesamten Analytics Lifecycle hinweg. Eine möglichst einheitliche Umgebung ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen den analytischen Experten, die Programme und Algorithmen selbst erstellen, und den Anwendern aus den Fachbereichen.
Open: Eine der wichtigsten Anforderungen an eine moderne Umgebung ist, dass Analytics genau dann in eine App oder einen Geschäftsprozess eingebaut werden kann, wenn es für die Anwendung oder den Nutzer sinnvoll und notwendig ist. Dazu gehört die Bereitstellung von offenen Schnittstellen, um analytische Funktionen direkt aus Unternehmensanwendungen heraus nutzen zu können. Zudem sollte eine solche Umgebung größtmögliche Offenheit in Sachen Programmiersprache bieten, sodass sich die analytische Umgebung auch mittels R, Python, Lua, Java oder auch SAS nutzen lässt.
Simple & Powerful: Um vom Experimentierstadium zu zuverlässigen innovativen Algorithmen zu kommen, ist unter anderem Self-Service in Form einer intuitiven Nutzeroberfläche erforderlich, die auch Nicht-Statistikern eine einfache Anwendung von Analytics ermöglicht. Maßgeschneiderte Analytics as a Service sorgt dafür, dass analytische Funktionen schnell für Business-Fragen bereitgestellt werden können. Aufgrund der sich rasant entwickelnden Big-Data-Möglichkeiten und dem sehr schnellen technologischen Fortschritt ist es besonders wichtig, analytische Prozesse portabel und flexibel direkt dort anzuwenden, wo die Daten liegen oder entstehen: In-Database, In-Stream, In-Hadoop oder sogar In-Device.
Cloud: Die Unterstützung jeglicher Art von Private- oder Public-Cloud-Implementierung für maximale Flexibilität und Skalierbarkeit ist ebenfalls ein grundlegendes Merkmal einer modernen Analytics-Umgebung.
Next Generation: SAS Viya
Die Antwort von SAS auf diese Anforderungen ist SAS Viya. Die moderne Analytics-Umgebung unterstützt den gesamten Analytics Lifecycle und ermöglicht es Unternehmen, schneller auf analytische Fragestellungen zu antworten. SAS Viya ist eine integrierte Umgebung, die in verschiedenste IT-Umgebungen gebracht werden kann, einfach zu bedienen und Cloud-ready ist.
In-Memory und Microservices
Der grundlegend neue Ansatz von SAS Viya ist die Microservices-basierte Architektur. Kleine, unabhängige Microservices erlauben es beispielsweise, schneller und einfacher zu skalieren, indem etwa weitere Instanzen in einer Cloud kurzfristig zugeschaltet werden können. Zudem ermöglichen Microservices deutlich agilere Betriebsprozesse wie Updates oder die Integration neuer Services im laufenden Betrieb.
SAS Viya basiert im Kern auf der dritten Generation der SAS In-Memory-Technologie, die analytische Modelle und Prozesse entsprechend der bereits gestiegenen und zukünftigen Anforderungen mit der höchstmöglichen Performance verarbeiten kann und dadurch neue Geschäftschancen eröffnet.
Analytics für alle Rollen
Analytics ist inzwischen ein Massenthema. Daher müssen immer mehr Rollen und Ansprüche bedient werden. Die Nutzung und Integration von Datenanalyse in bestehende Geschäftsabläufe und -anwendungen ist nicht mehr nur Sache des Data Scientist, sondern auch des Business Analyst und – künftig verstärkt – des Application Developer. Data Scientists bekommen mit SAS Viya nochmals erweiterte Methoden und Verfahren wie Machine Learning, Deep Learning oder auch Cognitive Learning, die wiederum für eine skalierbare Verarbeitung in verteilten Umgebungen, wie auch beispielsweise in IoT-Devices, weiterentwickelt wurden. Für den Business-Analysten wiederum sind die Point-and-Click-Oberflächen wichtig, mit denen sich Daten einfach in ein visuelles Format bringen lassen.
Größtmögliche Flexibilität und Skalierbarkeit
In einer modernen kontrollierten Analytics-Umgebung können Innovationen sofort auf den Weg gebracht werden. Mit SAS Viya setzt der Softwarehersteller seine langfristige Entwicklung von modernen Analytics-Architekturen kontinuierlich und logisch fort. Einzelne Algorithmen, Services und Ergebnisse werden in der Cloud abgewickelt und zurückgeliefert. Die Services sind abrufbar, egal, ob man mit SAS oder mit der populären Data-Science-Sprache Python programmiert. Auf diese Weise bekommen datengetriebene Unternehmen immer genau das Stück Hochleistungs-Analytics, das sie gerade brauchen – und wie sie es brauchen.
Zum Autor:
Andreas Gödde ist Director Business Analytics bei SAS DACH. Der Wirtschaftsinformatiker und Diplom-Betriebswirt ist spezialisiert auf Beratung und Projektmanagement rund um Business Analytics und Business Intelligence.