Heidelberg, 24. April 2017 -- SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, erweitert mit SAS Viya seine Analytics-Lösung um neue Anwendungen. Die Cloud-fähige, skalierbare, offene Plattform stellt moderne Machine-Learning-Technologie für jedes analytische Qualifikationsniveau bereit.

Business-Analysten, Data Scientists und Software-Entwickler können gleichzeitig Erkenntnisse aus denselben In-Memory-Daten ziehen. Sie schaffen damit wiederverwendbare analytische Assets, um ihre schwierigsten Geschäftsprobleme effizienter zu lösen.

Mit Public APIs (Application Program Interfaces) und der Unterstützung für verschiedene Programmiersprachen öffnet SAS weiteren Anwendern den Zugang zu SAS Viya-Funktionalitäten in den Bereichen interaktive Data Discovery und Reporting, Statistik, Data Mining, Machine Learning, Streaming-Daten-Analyse, Forecasting, Optimierung und Ökonometrie.

"SAS Viya ist weit mehr als SAS mit einem hübschen, Cloud-basierten HTML5-Web-Analytics-Outfit für eine breitere Nutzergruppe", erklärt Tony Baer, Principal Analyst bei Ovum. "Es ist die klassische SAS Plattform, ganz neu gedacht. Mit dem Fokus auf Machine Learning positioniert sich SAS in einem Bereich, den wir Smart Analytics nennen."

SAS Viya stellt sich dabei voll und ganz auf die unterschiedlichen Anforderungen ein, die die Anwender - je nach Erfahrung und Qualifikation - mitbringen. Die Lösungen sind so ausgelegt, dass sie genau die jeweiligen Bedürfnisse abbilden und die gewünschten Ergebnisse liefern.

Anwender in den Fachabteilungen - SAS Visual Analytics ist bereits bei Tausenden von Kunden implementiert und läuft nun als populäre Self-Service-Analytics- und Datenvisualisierungslösung auch auf SAS Viya. Mehrere Anwender können gleichzeitig über visuelle Aufarbeitung relevante Relationen in Daten entdecken, interaktive Berichte und Dashboards erstellen und teilen, Self-Service Analytics nutzen und sich somit schnell Zugang zu Resultaten verschaffen, sodass sie intelligentere, datengetriebene Entscheidungen treffen können.

Business-Analysten - SAS Visual Statistics verfügt über eine visuelle Oberfläche, die konsistent zu SAS Visual Analytics ist. Die Lösung ermöglicht interaktive Datenexploration sowie die Erstellung von deskriptiven oder prädiktiven Modellen. Mit SAS Visual Statistics kann ein größerer Kreis von Business-Analysten einfacher mit Statistikern zusammenarbeiten, schnell Modelle anpassen und fundierte Entscheidungen treffen.

Data Scientists - SAS Visual Data Mining and Machine Learning ist für Data Scientists entwickelt worden, die ohne großen Aufwand Machine-Learning- und Data-Mining-Techniken für strukturierte und unstrukturierte Daten anwenden möchten. Mit der einheitlichen, benutzerfreundlichen Visualisierungs- und Programmieroberfläche sind Data Scientists in der Lage, schneller Modelle zu entwickeln und Code zu generieren, der portierbar und skalierbar für verschiedene Implementierungsumgebungen ist.

Ermittler - SAS Visual Investigator bedient in der neuen Version eine breite Palette von Intelligence-Analyse- und Ermittlungsanforderungen, darunter das Identifizieren von Mustern, unbekannten Beziehungen und interessanten Objekten. Analysten können Szenarien entwerfen, um Anomalien und auffällige Ereignisse aufzudecken, Alerts intelligent zu priorisieren und gezielt Untersuchungen durchzuführen. Das Resultat: bessere, schlankere Entscheidungsfindungsprozesse und optimierte Geschäftsabläufe.

Programmierer - Interfaces für SAS, Python, R, Java und Lua sowie REST APIs schaffen zusätzliche Zugänge zu Daten, analytischen Methoden und Services.

Darüber hinaus wurden drei weitere Angebote für fachspezifische Analytics veröffentlicht: SAS Visual Forecasting, SAS Econometrics und SAS Optimization. Sie alle besitzen eine Programmieroberfläche, die auch über Jupyter-Notebooks genutzt werden kann. SAS Visual Forecasting wird künftig über die gleiche visuelle Oberfläche verfügen wie die anderen SAS Viya-Analyselösungen.

Neben dem Python-Client für SAS Viya (SAS Wrapper for Analytics Transfer - SWAT) hat SAS die SASPy Library veröffentlicht, die SAS 9.4 um Python-Programmierung erweitert, einschließlich SAS Grid Manager. Zudem führt SAS Pipefitter ein, eine Python-Library, die die Implementierung von Machine-Learning-Pipelines erleichtert. Die Python Libraries sind über GitHub zugänglich.

Alle SAS Viya-Lösungen sind ab sofort verfügbar.

Weitere Informationen zum SAS Viya-Angebot gibt die Infografik sowie die SAS Viya Solution Overview.

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