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Gartner Magic Quadrant: SAS ist "Leader" bei Data Science and Machine Learning Platforms

Heidelberg (ots) -

SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), ist "Leader" im Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms 2020 (https://www.sas.com/de_de/news/analyst-viewpoints/gartner-magic-quadrant-for-data-science-platforms.html). Besonders in den Bereichen "Completeness of Vision" und "Ability to Execute" stufen die Analysten das Unternehmen hoch ein. Bereits zum siebten Mal verleihen sie SAS das Prädikat "marktführend".

"Machine Learning ist, ebenso wie künstliche Intelligenz im Allgemeinen, der neue Standard für Unternehmen, die profitable Geschäftsentscheidungen treffen und unbekannte Risiken vermeiden möchten", erklärt Susan Kahler, AI Strategist bei SAS. "Mit Machine Learning und künstlicher Intelligenz sind unsere Lösungen in der Lage, in einem einzigen Prozess aus Rohdaten konkret umsetzbare Erkenntnisse zu machen. Damit haben Unternehmen alle Mittel, komplexe analytische Probleme schnell und einfach zu lösen und damit produktive Ergebnisse zu erzielen." Typische Anwendungen reichen von der Verringerung des Infektionsrisikos in Krankenhäusern (https://www.sas.com/de_de/customers/the-region-of-southern-denmark-global.html) bis zur Verbesserung der Verkehrssicherheit (https://www.sas.com/de_de/customers/road-safety-commission-wa-global.html) und berühren alle Bereiche von Wirtschaft und Gesellschaft.

Kern der SAS Plattform ist die SAS Viya (https://www.sas.com/de_de/software/viya.html) Engine, auf der SAS Visual Data Mining and Machine Learning sämtliche Prozesse für Data Mining und Machine Learning bereitstellt. So können alle Teammitglieder den gesamten Analytics Life Cycle nutzen - unabhängig von Qualifikation und Erfahrung.

Weitere Informationen zu SAS Visual Data Mining and Machine Learning liefert eine Video-Demo (https://www.youtube.com/watch?v=p3uXe_dhrYc).

Pressekontakt:

SAS Institute GmbH
Thomas Maier
Tel. +49 6221 415-1214
thomas.maier@sas.com


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