Heidelberg, 10. Oktober 2024 - Die SAS Viya-Plattform des Daten- und KI-Spezialisten SAS ist 4,6-mal schneller beim Sammeln von Daten, Erstellen von Modellen und Umsetzen von Entscheidungen - und damit signifikant produktiver als vergleichbare Lösungen. Für Unternehmen bedeutet dies: potenziell mehr Innovation und Umsatzwachstum. Zu diesem Ergebnis kommt eine Benchmark-Studie des Analystenhauses Futurum Group, für die SAS Viya mit einer kommerziellen Umgebung und nicht-kommerziellen Open-Source-Umgebungen verglichen wurde, darunter Jupyter Notebook mit MLFlow und Python Libraries.

"Tests haben gezeigt, dass ein End-to-End-Lifecycle für Daten und KI in SAS Viya mit einer 4,6-mal höheren Produktivität als bei anderen Lösungen ausgeführt werden kann", erklärt Russ Fellows, VP und Analyst bei The Futurum Group. "KI-Teams können sofort starten und erzeugen sehr schnell Geschäftsergebnisse sowie Erkenntnisse aus ihren Daten." Bereits 2023 hatte Futurum SAS Viya außergewöhnliche Performance bescheinigt.

Kürzlich hatten auch die Analysten von Forrester SAS als "Leader" im Report "Forrester Wave: AI/ML Platforms, Q3 2024" bewertet. Sie sehen eine Plattform, die regelkonforme, wiederholbare Ergebnisse hervorbringt, als Voraussetzung für zukunftsfähige KI in Unternehmen. Forrester zufolge muss eine KI-/ML-Landschaft jede Rolle in einem Technologieteam - Data Scientists, KI-Experten ebenso wie Fach- und Technologieentscheider - optimal bedienen und gleichzeitig eine nahtlose Zusammenarbeit fördern.

"SAS Viya verschafft Unternehmen einen echten Wettbewerbsvorteil", sagt Jay Upchurch, Executive Vice President und CIO bei SAS. "Da KI performanter und effizienter auf der Plattform läuft, lernen Teams schneller, sind produktiver und erzeugen schneller Ergebnisse. SAS Viya schafft Agilität und Resilienz - und zeigt Unternehmen neue Geschäftsoptionen auf, bevor Wettbewerber diese erkennen."

Laut Futurum übertrifft SAS Viya andere Lösungen für eine Vielzahl von Anwendern - mit und ohne technische Vorkenntnisse.

-- Data Engineers sind 16-mal produktiver, wenn es um den Zugriff auf Daten, deren Aufbereitung oder Governance geht.

-- Data Scientists sind 3,5-mal produktiver beim Erstellen, Optimieren und Validieren von Modellen.

-- MLOps Engineers sind 4,5-mal produktiver bei der Automatisierung, dem Monitoring und dem Retraining von Modellen.

-- Business-Analysten und Mitarbeiter ohne Technik-Know-how können mit SAS Viya 86 Prozent des Datenlebenszyklus umsetzen - das getestete Konkurrenzprodukt lag bei 56 Prozent, Open-Source-Lösungen bei 47 Prozent.

Weitere Informationen zu den Ergebnissen der Studie gibt die Executive Summary "From Data to Decision: Increasing AI Productivity with SAS Viya".

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