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Bekaert: Datengestützte Prozessoptimierung in der Produktion mit SAS Viya

Heidelberg, 15. März 2022 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), unterstützt den Stahlkonzern Bekaert mit der strategischen Data-Science-Plattform SAS Viya bei der Optimierung seiner globalen Produktionsprozesse. Als einer der weltweit führenden Hersteller von Draht und Drahtprodukten setzt das belgische Unternehmen an seinen Produktionsstandorten rund um den Globus auf Datenanalyse, um effizienter zu arbeiten. Für SAS hat sich Bekaert entschieden, weil die Software Ingenieuren einfachen Zugriff bietet und sich Modelle in kürzester Zeit skalieren lassen.

SAS Viya wird es Bekaert ermöglichen, den Zugang zu Analytics für Mitarbeiter ohne Vorkenntnisse zu erweitern, ist aber zugleich ein leistungsfähiges Tool für Data Scientists. Das offene System erlaubt die Einbindung von Open-Source-Code und -Modellen, wodurch es gleichzeitig die Kollaboration zwischen Datenexperten und Prozessingenieuren erleichtert. Auf lange Sicht sollen bei Bekaert bis zu 500 Anwender mit SAS arbeiten können. Entsprechend will das Unternehmen sein Data-Scientist-Team in den kommenden Jahren vergrößern. Ein weiteres Ziel ist, dass Hunderte von Modellen gleichzeitig live gehen können. Eine wichtige Voraussetzung dafür sind eine weitgehend automatisierte Umsetzung von Governance-Vorgaben und eine schnelle Skalierung von Modellen für zusätzliche internationale Standorte.

Das Unternehmen geht mit SAS in vier Schritten vor: Identifizierung relevanter Anwendungsfälle, Prüfung von deren Praxisnutzen in Pilotprojekten, Integration der validen Anwendungsfälle in die Geschäftsprozesse (Operationalisierung) und Skalierung der Modelle für weitere Umgebungen.

„Bekaert möchte es seinen Ingenieuren ermöglichen, stärker datenbasiert zu handeln – und die SAS Platform ist perfekt dafür. Mit dem No-Code-Ansatz und der nutzerfreundlichen Oberfläche bringt sie Teams aus unterschiedlichsten Bereichen zusammen“, erklärt Gunter Van Craen, Chief Digital and Information Officer bei Bekaert. „Mitarbeiter aus der Fertigung können ebenfalls – als sogenannte Citizen Data Scientists – Analytics anwenden und Prozesse eigenständig verbessern.“

Zusammenarbeit mit Microsoft
Bekaert plant den Umstieg auf Microsoft Azure – deshalb ist die langjährige strategische Partnerschaft mit Microsoft ein weiterer Pluspunkt für SAS. „Bekaert möchte kein Technologie-Patchwork. In der Pilotphase hat sich gezeigt, wie gut sich SAS mit der Azure-Plattform integrieren lässt – das hat für sich selbst gesprochen“, sagt Joeri Van Vooren, Senior Account Executive bei SAS.

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SAS Programm für Studierende: Wunschjob dank Analytics-Kompetenzen

SAS Programm für Studierende: Wunschjob dank Analytics-Kompetenzen Heidelberg, 8. März 2022 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), hat ein neues Programm ins Leben gerufen, mit dem Studierende Analytics-Fähigkeiten entwickeln und auf dem Arbeitsmarkt gefragte Zertifizierungen für Data Science erwerben können. SAS Skill Builder for Students (https://www.sas.com/de_de/learn/academic-programs/students.html) ist ein kostenloses virtuelles und global verfügbares Lernportal, das Studierenden rund um die Uhr Zugang zu SAS Software, E-Learning-Angeboten, Zertifizierungen sowie Karriereberatung und Kontaktmöglichkeiten zu Arbeitgebern bietet.

„Noch nie war es für Studierende so einfach, den Umgang mit SAS zu erlernen – und mit diesen Fähigkeiten einen Wunschjob zu erreichen“, sagt Lynn Letukas, Senior Director of Global Academic Programs and Certifications bei SAS. „SAS Skill Builder for Students unterstreicht unser kontinuierliches Engagement, die nächste Generation von Analytics-Experten auszubilden und Arbeitgebern die Talente zu vermitteln, die sie brauchen.“

Starthilfe für eine Karriere in Analytics

Als spezialisiertes Programm unterstützt SAS Skill Builder for Students Studierende mit folgenden Angeboten:

— Kostenlose Software in der Cloud, namentlich SAS OnDemand for Academics und SAS Viya for Learners.

— Kostenloses E-Learning: Kurse zu grundlegenden Fähigkeiten wie Datenkompetenz und Point-and-Click-Datenanalysen, Programmierung, Visual Analytics und Visual Statistics, statistische Analyse, Vorhersagemodelle und Machine Learning.

— Kurse für eine vereinfachte Zertifizierung als Data Scientist und für wichtige SAS-Lösungen.

— Exklusive Rabatte auf Zertifizierungsprüfungen für registrierte Teilnehmer.

— Nachweise, die gegenüber Arbeitgebern wertvolle Kompetenzen in Bereichen wie Datenvisualisierung und Machine Learning bescheinigen.

— Ressourcen zur Karriereentwicklung, die Studierende motivieren und ihnen zum Erfolg verhelfen. Sie lernen etwas über die Bedeutung von Data Scientists und Data Analysts und erfahren, wie sie sich von anderen Mitbewerbern abheben. Außerdem können sie Kontakte zu Arbeitgebern knüpfen, um eine Stelle zu finden, die ihren Interessen und Vorlieben entspricht.

Erfolgreich in einer datengetriebenen Welt

Um wertvolle und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, integriert SAS Skill Builder for Students Daten aus einer Vielzahl von Branchen. Zudem entwickeln Studierende Datenkompetenz – eine zentrale Fähigkeit, die zunehmend erfolgsentscheidend ist. In Anbetracht unzähliger Des- und Fehlinformationen ist es von zentraler Bedeutung, Daten professionell nutzen, interpretieren und verstehen zu können. SAS Skill Builder for Students bietet einen Zugang zu Data Literacy Essentials (https://curiosity.sas.com/en/courses/data-literacy-essentials.html), einem Einführungskurs von SAS, der grundlegende Themen zum Umgang mit Daten erklärt. Darüber hinaus setzt er sich mit Strategien für Nutzung und Abfrage von Daten auseinander und zeigt, welche Bedeutung sie haben, wie man datenbasierte Entscheidungen trifft und wie man Daten kommuniziert.

Der Kurs konzentriert sich darüber hinaus auch auf die ethischen Herausforderungen bei der Arbeit mit Daten. Datenethik setzt sich damit auseinander, wie sich Daten verantwortungsvoll sammeln, interpretieren und präsentieren lassen, und welche moralischen Urteile im Umgang mit ihnen gefällt werden.

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Studie belegt: Rolle des Data Scientists gewinnt in der Pandemie an Bedeutung

Studie belegt: Rolle des Data Scientists gewinnt in der Pandemie an Bedeutung Heidelberg, 24. Februar 2022 – Die Pandemie hat die Digitalisierung vorangetrieben – und ebenso hat die Rolle des Data Scientists an Relevanz gewonnen. Mehr als die Hälfte dieser Berufsgruppe (53 Prozent) meint, dass ihre Arbeit jetzt wichtiger ist als vor Corona. Dies hat eine aktuelle Studie von SAS, einem der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), ergeben. Dafür wurden Datenexperten weltweit und branchenübergreifend befragt.

45 Prozent der Data Scientists sehen eine Steigerung ihrer Produktivität seit Beginn der Pandemie, 36 Prozent eine Verbesserung der Zusammenarbeit mit Kolleg/innen aus den Fachabteilungen. Und mehr als zwei Drittel sind mit dem Ergebnis ihrer analytischen Projekte zufrieden.

Spielraum für Optimierungen

Trotz dieser Verbesserungen beklagen die Befragten Hindernisse, die ihrer Arbeit immer noch im Wege stehen. Jeweils mehr als ein Drittel ist unzufrieden mit dem Einsatz von Analytics und der Modellimplementierung in ihrem Unternehmen. Im Zuge der Umfrage haben sich insgesamt mehr als 20 Hürden für ein effektives Arbeiten herauskristallisiert, darunter als größte der Mangel an Unterstützung durch Management und Finance (46 Prozent), gefolgt von nicht bereinigten Daten (43 Prozent). Zudem wird von 42 Prozent kritisiert, dass Mitarbeiter/innen in den Fachabteilungen die Ergebnisse aus den Analysen nicht für ihre Entscheidungsfindung heranziehen.
Work productivity since the start of the COVID-19 pandemic

Eines der wichtigsten Themen der Digitalisierung ist die ethische Nutzung von KI. Im scharfen Kontrast dazu steht, dass viele Unternehmen sich noch nicht intensiv mit diesem Thema auseinanderzusetzen scheinen. 43 Prozent der Befragten gaben an, dass in ihrem Unternehmen bisher keine Prüfung der analytischen Prozesse im Hinblick darauf stattfindet, ob diese Vorurteile (Bias) und Diskriminierung begünstigen. Lediglich 26 Prozent erklären, dass diese Aspekte bei der Beurteilung von Modellen Berücksichtigung finden.

Die Studie hat zudem Lücken in spezifischen Fähigkeiten bei Data Scientists aufgedeckt – vor allem bei programmierintensiven Tätigkeiten. Weniger als ein Drittel verfügt beispielsweise über die erforderlichen Kenntnisse für Cloud-Management. Dies ist insofern eine besondere Herausforderung, als die Bedeutung von Cloud Services immer wichtiger wird. 94 Prozent nutzen die Cloud seit Beginn der Pandemie in gleichem Umfang wie vorher oder mehr. Zudem stellt die Umfrage statistisch signifikante positive Korrelationen zwischen Cloud Services und dem Maß an Kollaboration (r = .44) beziehungsweise Produktivität (r = .53) her. In Zeiten des Remote-Arbeitens scheint die Cloud also mit verstärkter Zusammenarbeit und Leistungssteigerung einherzugehen.

„Analytische Erkenntnisse werden immer noch zu selten in Entscheidungsprozesse eingebunden. Dabei sollten Data Scientists einen festen Platz am Konferenztisch des Managements haben“, sagt Dr. Gerhard Svolba, Data Scientist und Analytic Solution Architect bei SAS Austria. „Unternehmen müssen erkennen, dass es sich langfristig auszahlt, in ein Team aus Datenexperten zu investieren, deren Fähigkeiten sich ergänzen – gerade bei zunehmend digitalen und KI-basierten Geschäftsprozessen.“

Weitere Infos zu den Aufgaben des Data Scientists liefert dieser Beitrag. Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten bietet die SAS Academy for Data Science (https://www.sas.com/de_de/training/academy-data-science.html).

Die vollständige Studie, einschließlich Empfehlungen für Optimierungsstrategien, steht unter https://www.sas.com/content/sascom/en_us/offers/22q1/accelerated-digital-transformation-datascientist-ebook.html zum kostenfreien Download bereit.

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SAS Viya: Erweiterte Unterstützung für Open-Source-Modelle

SAS Viya: Erweiterte Unterstützung für Open-Source-Modelle Heidelberg, 7. Dezember 2021 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), öffnet die SAS Viya Platform noch weiter für die Open-Source-Community. Durch eine nahtlose Integration mit Open Source ermöglicht es SAS Viya, „API-first“-Strategien erfolgreich umzusetzen, Datenaufbereitungsroutinen effektiv mit Machine-Learning-Algorithmen zusammenzubringen und die Interoperabilität von Anwendungen deutlich zu verbessern.

Data Scientists verwenden bis zu 80 Prozent ihrer Arbeitszeit darauf, Daten zu erheben und aufzubereiten. Bryan Harris, Executive Vice President und CTO von SAS, sieht daher eine Vereinfachung und Automatisierung für diese Aufgaben sowie für die Modellimplementierung als entscheidend an – unabhängig davon, welche Programmiersprache eingesetzt wird. „Diese Flexibilität zahlt sich für Unternehmen aus – und SAS Viya schafft die Voraussetzungen dafür.“

Ritu Jyoti, Group Vice President, Worldwide AI and Automation Research Practice bei IDC, unterstützt diese Ansicht: „Open Source ist flexibel und kosteneffektiv. Voraussetzung für die Entwicklung wertschöpfender Open-Source-Modelle ist allerdings eine Plattform, die Daten- und Modellmanagement vereinfacht und sicher macht, damit Anwender ihren Entscheidungen vertrauen können. SAS Viya hilft, diese beiden Welten sinnvoll miteinander zu verknüpfen.“

Hackathon-Projekt: Verkehrsoptimierung über Sensoren

Eine beispielhafte Anwendung hat das Team „Hackanadians“ im Rahmen des diesjährigen SAS Hackathon umgesetzt. Das Ziel: Rettungsfahrzeugen automatisiert und situationsbezogen einen sichereren Weg zu ihrem Einsatzort zu ermöglichen. Dazu haben die Kanadier SAS mit Open-Source-Technologie aus dem JupyterHub-Projekt kombiniert und auf dieser Basis eine audiobasierte Applikation entwickelt, die die Priorisierung von Rettungsfahrzeugen an Straßenkreuzungen umsetzt. Die KI-Anwendung greift auf Optimierung, IoT-Sensoren, Machine Learning und Deep Learning zurück, um Sirenen zu erkennen und Verkehrssignale zu steuern.

Zuverlässige Entscheidungen durch automatisierte Modellentwicklung, -implementierung und -regulierung

Ein wertschöpfender Einsatz von Open Source erfordert ein strukturiertes, integriertes Framework zur Orchestrierung. Eine zuverlässige Plattform mit Data-Science- und Machine-Learning-Funktionalitäten wie SAS Viya bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, darunter:

– Cloud-native High-Performance-Architektur,

– schnellere Modellerstellung dank massiver Parallelverarbeitung und dadurch hoher Skalierbarkeit,

– automatisierte Entwicklung von Funktionalitäten mit Machine-Learning-gestützter Datenaufbereitung,

– Erstellung von Prozessen für Model Governance und -Management für SAS und Open Source,

– Anwendung von Python oder R direkt in SAS oder Integration von SAS in Anwendungen über REST-APIs,

– Implementierung von Modellen – in SAS oder Open Source entwickelt – in unterschiedliche Umgebungen, darunter Cloud, Container, Streaming oder Edge-Geräte,

– Schreiben und Betreiben von nativem Python-Code direkt in der SAS Entwicklungsoberfläche.

SAS bietet Ressourcen für die Softwareentwicklung über seine Developer Community (https://developer.sas.com/).

Informationen zum Support von SAS für die Open-Source-Community gibt es hier.

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Erneut bestätigt: Gartner bewertet SAS als „Leader bei Data-Science- und Machine-Learning-Plattformen

Erneut bestätigt: Gartner bewertet SAS als Heidelberg, 18. März 2021 – SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), ist 2021 erneut als „Leader“ in Gartners Magic Quadrant für Data Science and Machine Learning Platforms aufgeführt. Damit steht das Unternehmen bereits zum achten Mal in Folge an der Spitze der Anbieter in diesem Bereich. Die Analysten heben insbesondere die Stärke von SAS in den Bereichen „Completeness of Vision“ und „Ability to Execute“ hervor.

Die Auszeichnung bezieht sich auf SAS Visual Data Mining and Machine Learning, eine Lösung mit umfassender Visualisierungs- und Programmieroberfläche, die auf der SAS Viya Engine läuft. Die SAS Lösung unterstützt End-to-End-Prozesse für Data Mining und Machine Learning – und zwar unabhängig vom jeweiligen Kenntnisstand der Mitarbeiter. Diese sind mit SAS Visual Data Mining and Machine Learning in der Lage, sämtliche Aufgaben im Analytics-Lifecycle einfach, effizient und automatisiert zu erfüllen.

„Unternehmen rund um den Globus streben danach, Analytics in die Geschäftsprozesse zu bringen und KI schneller einzuführen, um besser informierte Entscheidungen treffen zu können“, erklärt Andreas Gödde, Director Customer Advisory bei SAS DACH. „Advanced Analytics von SAS, die sich nahtlos mit populären Open-Source-Tools integrieren lässt, gibt Anwendern in der gesamten Organisation Zugriff auf agiles, leistungsstarkes Machine Learning. Mit SAS schaffen Unternehmen die Voraussetzung, die komplexen Datenbestände in Cloud-Umgebungen sinnvoll zu nutzen.“

Die aktuelle Version von SAS Viya wird unabhängig von Release-Zyklen kontinuierlich aktualisiert. Die Cloud-native Software versetzt Kunden in die Lage, Analytics im gesamten Unternehmen einzusetzen, dadurch Analytics-Workloads ohne Brüche zu managen und SAS in eine Vielzahl von Anwendungen zu bringen.

Zu den Vorteilen von SAS Viya, das über den Microsoft Azure Marketplace bereitgestellt wird, sowie über die Partnerschaft von SAS und Microsoft diskutieren die CEOs Jim Goodnight und Satya Nadella in einem Videointerview.

Weitere Informationen zu Analysten-Bewertungen von SAS gibt es hier.

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Trends 2021: Das bringt das kommende Jahr in Sachen Digitalisierung

Trends 2021: Das bringt das kommende Jahr in Sachen Digitalisierung Heidelberg, 8. Dezember 2020 – COVID-19 hat unter anderem eines ans Licht gebracht: Digitalisierung kann helfen, Herausforderungen im wirtschaftlichen, sozialen, ökologischen und im gesundheitlichen Bereich zu bewältigen. Was bedeutet das für das kommende Jahr? SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), gibt Prognosen ab, in welche Richtung die Digitalisierung 2021 gehen wird.

Analytics wird Cloud-ready

Mit der Entwicklung von Cloud Computing steht die nötige Rechenleistung und Skalierbarkeit zur Verfügung, um Analytics und KI flächendeckend einzusetzen. Neue Technologien und Anwendungen, die bis vor ein paar Jahren noch einen langwierigen Beschaffungsprozess und hohe Infrastrukturkosten mit sich brachten, sind heute ganz einfach über einen Cloud-Anbieter nutzbar, der die Hardware und Support-Services nach Bedarf bereitstellt.

Entscheider fassen mehr Vertrauen in KI

Je mehr Einblick Verantwortliche in KI-Ergebnisse haben, desto mehr Vertrauen entwickeln sie zu den Entscheidungen, die ihnen die Modelle liefern. Menschliche Kontrolle und Nachvollziehbarkeit der Modelle in jedem Schritt des Entscheidungsprozesses führen somit zu einer größeren Akzeptanz gegenüber KI und automatisiertem Decisioning.

Patientenorientierte Pharmazie rettet mehr Leben

Klinische Forschung wird sich – nach der Erfahrung mit COVID-19 – mehr auf den einzelnen Patienten konzentrieren. Sensoren, Wearables und Apps erlauben es diesem, länger zu Hause betreut zu werden – und das 24 Stunden am Tag. Datengetriebene Prozesse und Fortschritte in Analytics bringen die Medikamentenentwicklung voran und eröffnen innovative Behandlungsmethoden. Klinische Studien bündeln die Forschung für mehrere Medikamente und liefern dadurch schneller Ergebnisse. Für den einzelnen Patienten steht somit eine breite Auswahl an aktuellen Therapieansätzen zur Verfügung, so dass er eine genau auf seine speziellen Bedürfnisse zugeschnittene Behandlung bekommt.

Mehr Kontrolle für Verbraucher

Digitale Transformation ist absolut erfolgsentscheidend. Verbraucher nutzen eine Vielzahl von Anwendungen: Einkäufe, Banking, Kommunikation, Versorgungsleistungen, Versicherungen, Gesundheitsversorgung – für alles gibt es inzwischen eine App und Bewertungen in der Community. Verbraucher erwarten maßgeschneiderte Angebote, einfache Bezahloptionen, Lieferung am gleichen Tag, kostenlose Rückgabe und – übergeordnet – natürlich Bedienungskomfort und einen herausragenden Service. Unternehmen müssen sich anstrengen, um mit den Digitalkonzernen mithalten zu können, indem sie effizientere Lieferketten, 24-Stunden-Kundenservice und einfache Terminvereinbarung einführen. Analytics hilft dabei, diese mit größtmöglicher Effektivität und Effizienz umzusetzen. Gewinnen können in diesem Rennen nur Unternehmen, die schnell neue Kundentrends aus ihren digitalen Touchpoints herauslesen.

Die smarte Kleinstadt holt auf

Seit Unternehmen überwiegend Remote Working verordnen, gibt es in vielen Ländern eine Art umgekehrte Migration: Der Trend geht zunehmend weg von der Metropole, hin zur Mittelstadt. Damit einhergehend mussten Anbieter etwa in den Bereichen Breitband-Internet, Lieferservices und anderer smarter Services ihre Strategie anpassen. Alle Verantwortlichen in einer Smart City (oder Gemeinde) müssen an einem Strang ziehen, um diese umgekehrte Migration zu unterstützen, damit Remote Working auch auf dem Land funktioniert. Das betrifft Behörden ebenso wie Technologieunternehmen und Dienstleister.

Data Natives bilden die nächste Workforce-Generation

Zwei Faktoren werden über den Erfolg der nächsten Generation von Data Natives entscheiden: individuell zugeschnittene Lehrpläne und die Kompetenz, Daten in all ihren Facetten zu verstehen und nutzen zu können. Als Neuzugänge auf dem Arbeitsmarkt benötigen Absolventen über analytische Fähigkeiten hinaus die Begabung zu Storytelling, Projektmanagement sowie ein Verständnis für ethische Aspekte und Compliance. Personalisierte Lernpfade, die genau diese Kompetenzen fördern, sind der Schlüssel, um sich später am Arbeitsplatz zu behaupten.

Traditionelle Branchen erfinden sich neu

Die Bemühungen, mit KI und Analytics ihre Prozesse und Services zu modernisieren, haben das Ansehen der öffentlichen Verwaltung und von traditionell ausgerichteten Branchen wie Banken oder etwa der Post aufgefrischt. Datengetriebene Entscheidungsfindung und die proaktive Gestaltung der öffentlichen Ordnung vor dem Hintergrund von COVID-19 trifft bei Bürgern auf positive Resonanz. Große Banken, die mit KI ihre Geschäftsprozesse modernisieren, verbessern damit nachweislich ihren Kundenservice und andere Bereiche.

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