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SAS analysiert Auswirkungen des Klimawandels auf die Bildung von Mädchen

SAS analysiert Auswirkungen des Klimawandels auf die Bildung von Mädchen Heidelberg, 21. April 2021 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), hat zusammen mit der Non-Profit-Organisation Malala Fund den „Girls‘ Education and Climate Challenges Index“ entwickelt, um den Zusammenhang zwischen den Auswirkungen des Klimawandels und Bildungsdefiziten deutlich zu machen. Die Analyse soll Länder aufzeigen, in denen das Risiko besonders hoch ist, dass insbesondere Mädchen ihre Schulbildung abbrechen müssen. Der Index sagt zudem voraus, wo die Abschlussquoten für Grundschule und Sekundarstufe – bedingt durch den Klimawandel – zurückgehen werden.

Klimabedingte Katastrophen treffen Schülerinnen und Studentinnen oft stärker als männliche Jugendliche und junge Erwachsene: Sie werden beispielsweise bei Wasserknappheit eher dazu verpflichtet, weit entfernte Brunnen oder Quellen aufzusuchen – statt des Klassenzimmers. Ebenso sparen die Familien die Ausbildungskosten zuerst für Mädchen, wenn aufgrund steigender Temperaturen die Ernte schlechter ausfällt. Der aktuelle Report geht davon aus, dass 2021 Klimaereignisse mindestens vier Millionen Mädchen in Ländern mit vorwiegend niedrigem bis mittlerem Einkommensniveau davon abhalten werden, eine Ausbildung abzuschließen. Bei einem anhaltenden Trend könnte diese Zahl bis 2025 auf 12,5 Millionen Mädchen pro Jahr ansteigen.

Der Index ist eine Erweiterung des jährlichen Girls‘ Education Challenges Index des Malala Funds und berücksichtigt Umweltfaktoren wie die Wahrscheinlichkeit von Überschwemmungen, Tsunamis oder Erdbeben. Auf Basis dieser Information will die Non-Profit-Organisation bessere Entscheidungen im Entwicklungssektor im Hinblick darauf ermöglichen, wo technische und finanzielle Unterstützung am sinnvollsten einzusetzen sind, um die Anpassung an neue Klimabedingungen und die Bildungsergebnisse zu optimieren. Derzeit ist die Region Subsahara-Afrika am stärksten vom Klimawandel betroffen – obwohl sie am wenigsten zu den Ursachen beiträgt.

Weitere Informationen zur Projektpartnerschaft gibt es hier. Aufschluss zur aktuellen Situation und ein Datenquiz bietet GatherIQ, die „DataforGood“-App von SAS, die eine weltweite Community mit den 17 Zielen der United Nations für eine nachhaltige Zukunft zusammenbringt.

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Präzisere Planung im Tourismus: DER Touristik setzt auf Forecasting von SAS

Präzisere Planung im Tourismus: DER Touristik setzt auf Forecasting von SAS Heidelberg, 8. September 2020 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), unterstützt DER Touristik bei der touristischen Planung (https://www.sas.com/de_de/customers/der-touristik-forecasting.html). Der paneuropäische Reisekonzern nutzt SAS Visual Forecasting (https://www.sas.com/de_de/software/visual-forecasting.html) für die zuverlässige Berechnung der wichtigsten Kennzahlen: Gäste, Umsatz, Deckungsbeitrag. Um den Prozess zu vereinheitlichen, zu konsolidieren und das Forecasting auf eine solide Basis zu stellen, hat der SAS Partner Boemska ein zentrales, webbasiertes Planungstool entwickelt: „Plato“ bildet die spezifischen Anforderungen von DER Touristik präzise ab.

Bisher nutzte DER Touristik im Planungsprozess herkömmliche Spreadsheets. Prognosezahlen wurden manuell berechnet, was oft große Plan-Ist-Abweichungen am Ende der Saison zur Folge hatte. Das neue analytische Planungstool, das mit den im Konzern bereits vorhandenen SAS Grid- und SAS Viya-Umgebungen (https://www.sas.com/de_de/software/viya.html) kommuniziert, erlaubt Vorhersagen mit einer wesentlich geringeren Abweichung gegenüber den tatsächlichen Buchungsergebnissen. Und es spart signifikant Zeit: Automatisierte Disaggregation hilft, Saisonwerte automatisch auf Monate herunterzurechnen – eine Aufgabe, für die sonst eine Mitarbeiterin im Controlling zwei Wochen pro Saison voll beschäftigt war. Darüber hinaus sorgt die automatisierte Disaggregation für eine wesentlich realistischere Verteilung der Planungswerte auf die einzelnen Zielgebiete.

Eine weitere Besonderheit ist der Ferienindex, der transformiert in das Modell zur Forecast-Berechnung einfließt. Darüber werden die Auswirkungen unterschiedlicher Ferienzeiten berücksichtigt, die von der Bevölkerungsdichte des jeweiligen Bundeslands abhängen. Über das Forecast-Modell lassen sich zudem weitere Effekte – wie zum Beispiel Portfolio-Erweiterungen in den Zielgebieten – abbilden.

„Der Workflow-gesteuerte Prozess mit Plato sorgt für eine deutliche Verschlankung und eine höhere Präzision der Planung“, sagt Herbert Großmann, Projektmanager BI und Analytics bei DER Touristik. „Somit haben wir mehr Planungssicherheit bei geringerem Aufwand – und alle Mitarbeiter haben Zugriff auf die gleichen Informationen.“

„Tourismus ist eine hochvolatile Branche, umso wichtiger sind zuverlässige Prognosemodelle“, kommentiert Patrick Pongratz, Enterprise Sales Director bei SAS DACH. „Manche Ereignisse – zum Beispiel Naturkatastrophen – lassen sich zwar nicht wirklich vorhersagen, aber eine schnelle Anpassung der Modelle hilft zumindest dabei, die schlimmsten wirtschaftlichen Konsequenzen abzuwenden. Je geringer der Aufwand, desto öfter können die Forecasts nachjustiert werden mit Ergebnissen, die näher an der Realität liegen.“

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