Il concetto di as-a-Service è uno dei paradigmi più importanti nel campo IT (e non solo) degli ultimi anni. Permette non solo di adottare una tecnologia innovativa, ma anche di decidere quale grado di complessità affrontare nella sua implementazione. Non è necessario essere un esperto per poter accedere a qualcosa di nuovo e particolarmente innovativo. Tutto quello che occorre è scegliere dallo "scaffale" quello che serve e decidere il grado di impegno necessario a comprenderlo e implementarlo.

Se da un lato adottare un approccio self-learning permette di crescere, di acquisire nuove skill e una maggiore confidenza con una piattaforma o un processo dall'inizio alla fine, dall'altro lato è utile considerare tempo e risorse investite per crescere e governare la piattaforma. E molto spesso, quanto più la tecnologia alla base è nuova, tanto più è probabile che la sua adozione sia limitata nel tempo (perché sostituita da qualcosa di ancora più innovativo) o nel campo di utilizzo.

Basta osservare il campo degli Analytics: ogni giorno possono essere rilasciati algoritmi più efficienti e raffinati, capaci di segmentare meglio la clientela oppure di selezionare meglio i prodotti da raccomandare per l'acquisto. L'utilizzo immediato di queste tecnologie pone alcune sfide però:

• Si possono installare facilmente i tool che implementano questi nuovi algoritmi?
• È necessario rivedere la l'architettura hardware?
• Si possiedono le competenze per utilizzarli?

Con l'as-a-Service invece si minimizza il rischio legato a queste sfide. La nuova tecnologia alla base è una black-box, per cui è facile individuare i dati da dare in ingresso e il risultato atteso in uscita. Al massimo è necessario modificare alcuni parametri per regolarne il funzionamento, ma questo è tutto quello che possiamo o dobbiamo sapere.

Può sembrare in qualche modo riduttivo ma permette di spostare l'attenzione sui risultati che si vogliono ottenere piuttosto che su tutto quello che c'è da "mettere in piedi" per arrivare al risultato.

In SAS crediamo nel concetto di as-a-Service. Già da qualche anno proponiamo veri e propri servizi legati ad esso, come ad esempio il "Results-as-a-Service". Il cliente ci fornisce un set di dati e concordiamo con lui il risultato che desidera ottenere (modelli per la segmentazione della clientela, ROI delle campagne di marketing, modelli predittivi sul comportamento dei clienti, ecc...). Come? Prendiamo i dati, consulenti SAS li elaborano attraverso i nostri software e ottengono il risultato richiesto dal cliente, il quale decide in autonomia come e se implementare il progetto. Tutto questo senza la necessità di procurarsi server, eseguire installazioni, reperire le skill e condurre la analisi. Il cliente deve solo fornire i dati che vuole analizzare, insieme al risultato che vuole ottenere.

Il passo successivo dell'as-a-Service sta per arrivare con SAS Viya: il passaggio dal semplice as-a-Service all'Analytics-as-a-Service. Si tratta di un servizio innovativo che può essere utilizzato senza installare nulla. I server sono nel cloud di SAS e le applicazioni (e gli utenti) vi possono interagire via web attraverso API  richiamate da SAS, Python, Lua e Java. In questo modo applicazioni di ogni tipo possono essere arricchite con funzionalità analitiche in maniera facile e veloce.

La API previste per gli Analytics-as-a-Services coprono aree come prediction, scoring, forecasting, sentiment analysis, categorization, parsing & text topics. Alcune API vengono fornite con un'interfaccia visuale web-based che permette di controllare e personalizzare le funzionalità. Inoltre, considerando che le risorse utilizzate sono sul cloud SAS, se il carico di lavoro aumenta, non c'è bisogno di acquisire nuovo hardware o di rivedere l'architettura dell'applicazione. Innovazioni come questa sono davvero in grado di aiutare le aziende come mai prima.