Überzeugend SAS ist „Leader” für Machine Learning Operations Platforms

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SAS, Experte in puncto Analytics und Künstliche Intelligenz (KI), wird im ersten „IDC Marketscape: Worldwide Machine Learning Operations Platforms 2022 Vendor Assessment“ als „Leader“ eingestuft.

Der Report hat den SAS Model Manager bewertet, der in die „Analytics- und Machine-Learning“-Plattform SAS Viya integriert ist, wie es weiter heißt. Besonders positiv sollen die Analysten bei der SAS-Lösung die flexible Unterstützung einer Vielzahl von Sprachen und Modellen sowie die Funktionalitäten für Governance und Produktivsetzung hervorgehoben haben.

Eine der besonderen Herausforderungen, vor denen Unternehmen heute stehen, ist laut SAS die Operationalisierung von Modellen mit Blick auf das Machine Learning. Sogenannte Mlops ermöglichen aber die Kollaboration und Kommunikation zwischen Data Scientists, Applikationsentwicklern, Businessanalysten und Operational Engineers. Sie helfen also dabei, das Model-Lifecycle-Management durchgängig zu automatisieren, wobei sie schneller zu passenden Modell führen, so SAS.

Der Citizen Data Scientist ist auf dem Vormarsch

Eine aktuelle Studie zeigt außerdem, dass Analytics-Ergebnisse in über 40 Prozent der Fälle nicht von Entscheidungsträgern in den Fachabteilungen genutzt werden, merkt SAS an. Man erkenne also ganz deutlich eine Diskrepanz zwischen dem Finden von Erkenntnissen und deren wirklicher Nutzung. Die Integration eines Modelops- oder Mlops-Tools sei deshalb entscheidend, um diese Kluft zu überbrücken. Um dabei erfolgreich zu sein, sollte man nicht auf verschiedene Werkzeuge für einzelne Aufgaben zurückzugreifen sondern eine umfassende Lösung für sämtliche Anforderungen wie SAS Model Manager wählen, die für Data Scientists und IT gleichermaßen verständlich ist, wie SAS empfiehlt. Dieser Ansatz bringe Analytics näher an die Demokratisierung, die den Talent Gap bei Data Scientists ein Stück weit schließen könnte. Neben Mlops sieht SAS für 2023 in dem Zusammenhang den Citizen Data Scientist auf dem Vormarsch.

Die Nachfrage nach Data Scientists steige, aber der Markt sei leer gefegt. Die Konsequenz, die sich daraus ergibt, ist laut SAS, dass der Einsatz zum Beispiel von KI stockt und Modelle nicht mehr operationalisiert werden. Auch aus diesem Grund setzen Unternehmen nicht mehr allein auf Technikspezialisten, sondern verstärkt auf Citizen Data Scientists.

Selbsterklärende Software macht jeden zum Datenalaysten

Es sollen also nicht mehr nur die Experten sondern auch die Mitarbeiter direkt in den Fachabteilungen Datenanalysen und Modellierungen umsetzen können. Dazu brauchen sie Software, die weitgehend selbsterklärend ist. Der Trend geht 2023 klar zur Konsolidierung von KI- und Analytics-Tools auf modernen, offenen und multilingualen Anwendungen, was ein Schub für die Produktivität von Data Science bedeutet, wie SAS weiter ausführt. Endanwender würden in der Lage sein, Analytics-Basisaufgaben durchzuführen und Data Scientists könnten sich auf komplexere Themen konzentrieren, beschreibt SAS zu den Vorteilen der Entwicklung. (pk)

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