SAS bringt von Statistik-Laien nutzbare Vorhersagetools

SAS hat bei seiner Hausmesse in Kopenhagen Werkzeuge vorgestellt, die Data Mining erleichtern. Rapid Predictive Modeler (RPM) ist dem Analyse- und Business-Intelligence-Spezialisten zufolge ohne statistisches Vorwissen bedienbar.

Für eine Analyse sind damit nur einige einfache Schritte auszuführen. Statistiker-Fachwissen ist nicht erforderlich. Marketing-Manager Tapan Patel sagt: „Zielgruppe sind geschäftliche Nutzer und Fachleute, die damit selbst Data Mining durchführen können. Analyse wird damit Mainstream und unabhängiger.“

RPM wird mit SAS Enterprise Miner 6.2 ausgeliefert und fügt sich als Aufgabe in diese Software ein. Einen Aufpreis kostet es nicht. Die Preise von SAS Enterprise Miner 6.2 sind hardwareabhängig.

Tapan beschreibt die Funktion gegenüber ZDNet im Detail: „Wenn jemand eine Basistabelle mit analytischem Material erstellt hat, kann er sie in Excel oder SAS Enterprise Guide laden. Dort wählt er eine Tabelle sowie die Eingabevariablen, und von dort aus werden die Modelle generiert – und der Anwender bekommt aussagekräftige Ergebnisse. Verschiedene Diagramme zeigen beispielsweise, welche Variablen wichtig sind und wie man sie ändern kann. Sie helfen ihm, zu agieren. An dieser Stelle kommt es zu einem Zusammenspiel zwischen Business-Analytiker und Entscheidungsträger.“

Tapan weiter: „Es geht nicht darum, die Rolle des Statistikers abzuschaffen, es geht um verbesserte Zusammenarbeit und darum, die Macht vorausschauender Analyse in die Hände der Geschäftsleute zu geben, die näher an den Entscheidungsvorgängen dran sind und an ihrem Fachgebiet.“

Kunden können die Modellierungssoftware selbst modifizieren und ihr Code hinzufügen. Die Automatisierung von RPM steht ihnen dennoch weiter zur Verfügung.

Wayne Thompson, Produktmanager für Analysesoftware bei SAS, betont den „interdisziplinären Ansatz“ der Lösung. Man habe mit einer Gruppe von Bestandskunden zusammengearbeitet. „Wir sind da wirklich einem strengen, pragmatischen Marketing-Plan gefolgt, wo wir mit Kundendaten arbeiteten, auf denen wir die Modelle aufbauen konnten. Es handelt sich um Muster für die Modellierung, die sehr breit anwendbar sind. Man kann sie anschließend selbst modifizieren, aber sie sollten auch ohne Veränderung ziemlich gut funktionieren. Wir haben auch mit unserer Fortbildungsabteilung zusammengearbeitet, die viel Erfahrung mit Statistik hat – und natürlich mit der Supportabteilung.“

In Umfragen wird Business Intelligence von Führungskräften regelmäßig als eines der wichtigsten oder sogar als wichtigstes Thema genannt. Einer Studie der TU Chemnitz und des Beratungshauses Conunit zufolge fehlt aber ein solider planerischer oder strategischer Einsatz von BI-Lösungen. SAS Enterprise Miner 6.2 ist ein Beispiel für Werkzeuge, die Entscheider und Analyse enger zusammenführen könnten.