2017 stehen die Themen Big Data und Analytics immer noch ganz oben auf der Agenda. Doch Gott sei Dank ist die Diskussion nun einen Schritt weiter und dreht sich um die geschäftlichen Auswirkungen der Technologie. Wie kann der Einsatz von Analytics-as-a-Service den Umsatz erhöhen, Kosten reduzieren oder einen Wettbewerbsvorteil sichern? Data Scientists wissen, dass sie den „sexiest job“ des 21. Jahrhunderts haben. Aus den Daten wirkliche Erkenntnisse zu ziehen, scheint jedoch immer noch eine große Herausforderung zu sein. Doch es gibt einfachere Wege, mit Analytics zu beginnen, als gleich einen eigenen Data Scientist anzuheuern. Colin Gray vom SAS Analytics on-demand-Team zeigt die verschiedenen Optionen auf, die Unternehmen heute haben.
Wie hat sich die Ausgangslage verändert, wenn man heute mit Analytics anfangen möchte?
Colin: Es gibt sehr viel mehr Möglichkeiten, Daten zu managen und eine Analytics-Expertise aufzubauen. Entweder setzt man eine eigene Analytics-Funktion inhouse auf oder man „leiht“ sich diese Funktion über den Analytics-as-a-Service-Ansatz – ein Service, den wir mit SAS Results anbieten. Die Entscheidung, wie Analytics genutzt wird, hängt von der Unternehmensstrategie sowie von den vorhandenen Qualifikationen ab. Wer Analytics inhouse betreiben möchte, benötigt Data Scientists und muss über die notwendige Infrastruktur und Software verfügen.
Wie unterscheidet sich der Analytics-as-a-Service- vom Inhouse-Ansatz?
Colin: Analytics-as-a-Service ähnelt ein wenig Outsourcing oder Shared Services. In den vergangenen Jahren haben große Unternehmen mit Outsourcing von Backoffice-Funktionen und Shared Services erhebliche Einsparungen geschafft. Analytics-as-a-Service geht noch ein Stück weiter in Richtung Shared Services. Dieser Ansatz stellt Unternehmen Analytics on Demand zur Verfügung, eine Investition ihrerseits ist dafür nicht notwendig. Auf diese Weise können sie genau so viel Analytics nutzen, wie sie gerade brauchen, und eine Skalierung nach oben oder unten ist jederzeit möglich.
Das bedeutet also weniger Risiko. Ist diese Herangehensweise damit eine gute Option, um sich über die potenziellen Vorteile klar zu werden?
Colin: Auf jeden Fall. Diese Bereitstellungsvariante öffnet die Tür für erste analytische Erfahrungen, ohne viel Geld reinstecken zu müssen. Daher eignet sie sich insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen. Profitieren können jedoch Unternehmen jeder Größe. Grund dafür ist, dass man keine neuen Mitarbeiter einstellen muss, es gibt keine Fixkosten und auch keine besonderen Anforderungen an Infrastruktur oder Software. Analytics steht genau dann bereit, wenn man sie braucht – und liefert enorm schnell wertvolle Ergebnisse, nämlich in sechs bis zwölf Wochen. Zum Vergleich: Eine Analytics-Lösung im Unternehmen zu implementieren, dauert sechs bis zwölf Monate. Was noch dafür spricht: Ein solcher Service kann in der Regel aus dem operativen Budget-Topf bezahlt werden und geht nicht zulasten des Investitionsbudgets. Kunden haben damit eine wesentlich bessere Ausgangslage, um schnell auf neue Geschäftsanforderungen reagieren zu können.
Welche Probleme bieten sich für Analytics-as-a-Service an?
Colin: Der Anwendungsbereich ist sehr breit gefächert. Das geht von Segmentierungen für Marketing über Betrugserkennung in Banken bis hin zur Textanalyse von Kundenbeschwerden oder die Optimierung von Produktionsprozessen. Es ist wirklich spannend, wie vielseitig die Einsatzmöglichkeiten sind. Oft zeigt sich im Lauf der Arbeit außerdem, dass ein anderer Sektor ganz ähnliche Probleme hat.
Wie funktioniert dieser Service konkret?
Colin: Wir haben eigens ein SAS Results-Team aufgestellt, an das unsere Kunden einfach nur ihre Anfragen und die Rohdaten schicken – und sie bekommen genau die für sie relevanten Antworten. Dabei sind die Anforderungen sehr unterschiedlich: Manche möchten schlicht und ergreifend einen Report am Ende des Projektes und zwischendurch Updates zum aktuellen Status. Andere möchten – eher im Sinne einer Partnerschaft – involviert werden und aus dem Projekt für die Zukunft lernen. In diesem Fall machen wir regelmäßige Workshops und WebEx-Calls mit dem Kunden, bei denen wir die Einblicke aus den Analysen teilen.
Was passiert mit den Daten und den Ergebnissen? Kann ich später noch darauf zugreifen?
Colin: Es gibt zwei Varianten von Results-as-a-Service. Neben den beschriebenen SAS Results gibt es eine erweiterte Version, SAS Results+, die über eine Cloud-basierte Thin-Client-Oberfläche Zugriff auf die Analyseergebnisse bietet. Über diese Oberfläche kann der Kunde auch selbstständig weitere Analysen durchführen.
Wie sieht es mit Datensicherheit und Datenschutz aus?
Colin: SAS Results bietet größtmögliche Sicherheit. Die Cloud-Infrastruktur basiert auf Rechenzentren in der ganzen Welt, darunter in Frankfurt und Dublin. Die Services stehen im Einklang mit dem jeweiligen Datenschutzgesetz. Generell vermeidet SAS die Verwendung von personenbezogenen Daten (Personally Identifiable Information, PII) in der Analyse und setzt, wo nötig, Algorithmen ein, um diese Daten unkenntlich zu machen.
Weiterführende Informationen: Das Thema Analytics-as-a-Service hat SAS in einem Tweet-Chat zur Diskussion gestellt. Lesen Sie daraus die Highlights. Weitere Einblicke gibt dieses Whitepaper.
