Analytics voor iedereen

‘De jongste tijd is er steeds meer aandacht voor data en analytics door krachtiger computers, betere netwerken en vernieuwende technologieën zoals kunstmatige intelligentie en machine learning. SAS wil dat alles nu ter beschikking stellen van alle eindgebruikers om hen zelfs de hardnekkigste problemen te laten oplossen. Analytics everywhere for everyone’, aldus Jim Goodnight, CEO van SAS.

Uit de 2018 CIO Agenda Survey van Gartner blijkt dat amper 4 procent van de CIO’s al kunstmatige intelligentie (AI) heeft toegepast, maar dat wel bijna de helft plannen in die richting heeft. Er is dan ook nogal wat hype rond AI en digitale transformatie, en dat zint SAS niet echt. Beide voetjes op de grond is het devies, vertaald in ‘Analytics in Action’ als het motto voor ‘s werelds grootste analytics conferentie die onlangs in Dallas plaatsvond, SAS Global Forum 2019. Dat het SAS menens is met AI bleek al uit de aankondiging midden maart van een investering van 1 miljard dollar gespreid over drie jaar in R&D, opleiding en diensten rond AI. “Nog te veel bedrijven zitten gevangen in AI-projecten zonder de nodige kennis om tot een machinelearningmodel te komen dat ook effectief hun business ten goede komt”, zegt Oliver Schabenberger, VP, COO en CTO van SAS. “Wij gaan daarom onze technologie vereenvoudigen om eindgebruikers van om ‘t even welk niveau AI en machine learning te leren gebruiken in de praktijk.”

Voor alle gebruikers

SAS wil eerstdaags alvast een nieuwe versie van zijn SAS Platform uitbrengen waarin een rits nieuwe AI-kenmerken verwerkt zitten zoals natural language generation (NLG, om de resultaten van analytics aan businessgebruikers uit te leggen), automatische segmentatie van beeldelementen via computer vision algoritmen, en met één klik een API opstarten die automatisch machine learningmodellen bouwt. Daartoe wordt het Platform uitgebreid met ondermeer SAS Intelligent Decisioning om zowel zakelijke gebruikers als data scientists met behulp van analytics tot een betere en snellere besluitvorming te laten komen. Dankzij NLG worden de resultaten van analytics automatisch vertaald naar gewone mensentaal om AI en analytics effectief ook ingang te doen vinden bij een breed gamma van gebruikers. En de combinatie van predictive analytics en computer vision maakt het mogelijk snel data grafisch weer te geven zonder dat er specialisten aan te pas moeten komen.

Gratis tools

“Waar het eigenlijk op neerkomt”, zegt Schabenberger, “is dat analytics niet langer het exclusieve voorrecht is van mensen die kunnen programmeren, wij willen analytics democratiseren los van de data science teams die het vandaag meestal gebruiken. En AI en machine learning zullen daar een belangrijke rol in spelen, vandaar dat wij zo sterk investeren in opleiding, ondermeer door onze AI-tools gratis ter beschikking te stellen van het onderwijs”. Een van de nieuwe initiatieven in die zin is SAS Viya for Learners, een complete suite van cloudsoftware die de volledige analyticscyclus ondersteunt, van data over analyse tot implementatie, en die gebruikers toegang geeft tot de meest gesofisticeerde AI en machine learning analytics tools van SAS – gratis. Allemaal zaken die moeten helpen om het nijpende tekort aan data scientists te verzachten – “al kan dat ook anders”, zegt Jim Goodnight. “Een van de manieren om dat tekort op te vangen is onze software zelf intelligenter maken door er AI in te bouwen en op die manier de automatisering van machine learning te vergemakkelijken.”

Nu al in de praktijk

Een van de recente praktische toepassingen van AI en analytics is het medical imaging project van SAS met het Amsterdam UMC-hospitaal om patiënten in kaart te brengen met uitzaaiingen van dikkedarmkanker die in aanmerking kunnen komen voor levensreddende ingrepen. Dikkedarmkanker is wereldwijd de derde meest voorkomende vorm van kanker, en bij zowat de helft van de patiënten verspreidt de ziekte zich naar de lever. Met behulp van SAS AI-modellen kunnen specialisten van het Amsterdamse UMC nu beter patiënten identificeren die goed reageren op chemotherapie en die in aanmerking komen voor operatief ingrijpen. Totnogtoe waren manuele tumoronderzoeken erg tijdrovend en subjectief, maar via een medical imagetoepassing op het SAS Platform met computer vision en predictive analytics kan de evaluatie nu veel nauwkeuriger en objectiever gebeuren waardoor sneller effectieve behandelingen kunnen opgestart worden. Volgens Geert Kazemier, professor of Surgery en Director of Surgical Oncology bij het Amsterdam UMC kan die technologie in de toekomst ook gebruikt worden bij de beoordeling van andere tumortypes zoals borst- en longkanker en zou het zelfs mogelijk kunnen worden om de uitkomst van een operatie en de overlevingskansen van een patiënt te voorspellen.

Analytics on the go

Op de conferentie was er ook veel interesse voor een andere uitbreiding van het Viya-platform, namelijk SAS Mobile Investigator, de extensie van SAS Visual Investigator die gebruikers in staat stelt in the field op hun mobiele toestellen data op te zoeken en te analyseren en rapporten op te stellen – vooral nuttig voor ondermeer politie en deurwaarders. Alles in real-time zodat de informatie ook onmiddellijk kan gebruikt worden om analytische modellen te updaten en er nieuwe analyses op los te laten. “Eigenlijk leggen we met Visual Investigator en Mobile Investigator echt de kracht van SAS Viya in de handen van de eindgebruikers – analytics on the go”, zegt Oliver Schabenberger, die van de gelegenheid ook nog gebruik maakte om de mythe de wereld uit te helpen dat AI naar de ondergang van de mensheid zal leiden. “Onze boodschap is klaar en duidelijk: machines zullen de wereld niet overnemen maar wij moeten de kracht van die machines in ons voordeel gebruiken. AI kan wel constant uit elke ervaring leren en zich aanpassen om taken zonder menselijke tussenkomst uit te voeren.”

Op het Global Forum bleef het dit keer relatief stil rond IoT, het Internet of Things – “maar dat betekent niet dat die divisie het niet goed doet, integendeel”, zegt Jim Goodnight. “Zo heeft GE onze IoT in elk van zijn locomotieven ingebouwd en heeft Volvo Trucks hetzelfde gedaan met zijn vrachtwagens om data van die voertuigen terug te sturen met het oog op preventief onderhoud.”