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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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85 Prozent der Deutschen finden: Pandemie hat Kundenservice im Einzelhandel verbessert

85 Prozent der Deutschen finden: Pandemie hat Kundenservice im Einzelhandel verbessert Heidelberg, 8. Februar 2022 – Über 85 Prozent der deutschen Verbraucher sind der Ansicht, dass sich der Service und das Einkaufserlebnis im Einzelhandel seit Beginn der Pandemie verbessert haben. Und jeder fünfte Kunde plant, auch nach dem Ende der Einschränkungen ausschließlich beim Online-Einkauf zu bleiben und nicht wieder in Ladengeschäfte zurückzukehren. Dies hat eine Studie ergeben, die SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), von 3Gem durchführen ließ.

Dabei haben rund 15 Prozent der Befragten überhaupt erst nach Beginn der Corona-Krise angefangen, die digitalen Kanäle des Einzelhandels zu nutzen. Noch etwas höher liegt dieser Anteil im Lebensmitteleinzelhandel (17 Prozent). Offensichtlich sind die Erfahrungen damit so positiv, dass sich diese Art des Einkaufens verfestigt. Besonders geschätzt werden die schnelle Abwicklung des Kaufvorgangs und personalisierte Sonderangebote (je 17 Prozent) sowie das Fehlen von Wartezeiten im Geschäft, zum Beispiel an der Kasse (40 Prozent). Andererseits gibt auch die Hälfte der Verbraucher an, dass ihnen das Stöbern im Laden und die direkte Prüfung der Waren vor dem Kauf fehlen.

Bereitschaft zur Preisgabe von Daten steigt

Für ein positives Einkaufserlebnis sind immer mehr Kunden willens, ihre Daten mit dem Händler zu teilen. Rund 27 Prozent geben an, dass ihre Bereitschaft dazu seit Beginn der Pandemie gestiegen ist. 22 Prozent erwarten dafür aber einen spürbaren Mehrwert, etwa in Form besserer Services, ansprechenderer Angebote, von Rabatten oder anderen Incentives.

Für die Studie wurden Verbraucher in der EMEA-Region befragt, darunter 1.000 aus Deutschland. Die komplette Studie steht hier zum Download bereit.

Informationen, wie sich heute die Customer Experience nachhaltig verbessern lässt, gibt es hier.

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Top-Themen 2022: Responsible AI, Nachhaltigkeit und Transformation der Kundenansprache

Top-Themen 2022: Responsible AI, Nachhaltigkeit und Transformation der Kundenansprache Heidelberg, 21. Dezember 2021 – Vor dem zum Jahresende obligatorischen Ausblick auf das kommende Jahr lohnt sich ein kurzer Rückblick: 2020 gilt als das Jahr, in dem COVID-19 die Digitalisierung vorangetrieben – und deren Defizite zutage gefördert – hat. 2021 hat sich die Gesellschaft weitestgehend auf ein „New Normal“ eingestellt. Welche Technologietrends 2022 bestimmen werden, fasst SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), im Folgenden zusammen.

Ethische KI im Unternehmen verankern

KI-Regulierung ist eine der großen Projekte, die sich die EU-Kommission im Rahmen ihrer Digitalisierungsstrategie vorgenommen hat. Immer wieder stellt sich im Zusammenhang mit der Technologie die Frage nach der Verantwortung für KI-basierte Handlungen und Entscheidungen sowie nach deren ethischen Grenzen. Regulierungen fordern von Unternehmen Zuverlässigkeit und Transparenz in ihren Algorithmen-gestützten Geschäftsmodellen. 2022 wird das Jahr, in dem es gilt, „Responsible AI“ zu operationalisieren – als wesentlichen Bestandteil der Unternehmensstrategie und der Innovationsentwicklung.

Lieferketten robuster machen

Im Handel machen es schon jetzt mangelnde Bestände und Regallücken häufig unmöglich, Nachfragespitzen zu bedienen. Diese Situation wird auf absehbare Zeit bestehen bleiben. Um sich auf das „New Normal“ einzustellen, brauchen Händler verstärkt Analytics. Mit einer Auswertung der Informationen aus ihren Lieferketten und der Signale von Verbrauchern sind sie in der Lage, auch künftig auf sich schnell ändernde Bedürfnisse zu antworten – indem sie Unterbrechungen in den Lieferketten vermeiden. Ein weiterer Aspekt ist der Schutz vor Lieferkettenbetrug. COVID hat zu einem Anstieg der Fälle geführt, da mit weniger Besuchen im Ladengeschäft auch weniger physische Bestandskontrollen durchgeführt werden. Das öffnet Kriminellen neue Türen. Analytics hilft, Procurement-Prozesse besser im Blick zu behalten, beispielsweise wenn es darum geht, Angebotsmanipulation aufzudecken oder die Vertragskonformität sicherzustellen.

Nachhaltigkeit mit analytisch gestützten Kontrollen vorantreiben

Der Klimawandel hat nicht nur Auswirkungen auf Natur und Mensch – er kann ganze Finanzsysteme zum Kollabieren bringen. Unternehmen werden ihren Worten Taten folgen lassen müssen – und vor allem Banken müssen sich auf spezielle EU-Vorgaben im Hinblick auf Klimarisiken, einschließlich Stresstests, vorbereiten. Analytics hilft ihnen dabei, neue Daten zu erheben, neue Modelle zu entwickeln, neue Berichte zu erstellen und künftige Szenarien zu simulieren, um regulatorische Compliance sicherzustellen und die strategische Planung zu verbessern.

Beste User Experience schaffen – ohne Cookies

Die Tage der Third-Party-Cookies sind gezählt – also müssen sich Unternehmen wieder mehr auf ihre eigenen Kundendaten besinnen. Intelligente Technologien, immersive Erlebnisse und Vertrauen in die digitalen Kanäle: Das ist das Dreigestirn, das – zusammen mit Automatisierung – die Digital-First-Wirtschaft seit Corona bestimmt. Verbraucher erwarten maßgeschneiderte Erlebnisse, die erst mit Kontextdaten umgesetzt werden können. Advanced-Technologien wie KI und automatisierte Entscheidungsfindung im Marketing werden noch wichtiger, um aus reaktiver Kundeninteraktion eine antizipatorische zu machen. Und das funktioniert nur, wenn man dem Verbraucher nachweislich einen Mehrwert dafür bietet, dass er in die Verwendung seiner Daten einwilligt. MarTech-Lösungen, die die Sammlung, Integration und Aktivierung dieser Informationen erleichtern (Customer Data Platforms, Marketing Analytics, Decisioning Engines), werden ihren Marktanteil signifikant erhöhen.

Curiosity@Work heißt: Ein flexibles Arbeitsumfeld unterstützen

Die neue Flexibilität und Digitalisierung im Arbeitsalltag, die unter dem Schlagwort „New Work“ zusammengefasst sind, werden sicher ein dauerhaftes Erbe von COVID-19 bleiben. Mitarbeiter möchten auch künftig mehr Offenheit und Spielraum in ihrem Arbeitsumfeld. Eine Schlüsselkompetenz, die zunehmend gefragt sein wird: Neugier. Die Eigenschaft unterstützt Unternehmen bei ihren größten Herausforderungen – von der Verbesserung der Jobzufriedenheit und Mitarbeiterbindung bis hin zur Förderung von Innovation. Voraussetzung dafür ist allerdings, dass Arbeitgeber hybride Arbeitsmodelle unterstützen, Maßnahmen für die Gesundheit ihrer Mitarbeiter anbieten, Führungskräfte bei den Themen Diversität und Inklusion in die Pflicht nehmen und Kollaboration über einen menschenzentrierten Designansatz unterstützen.

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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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Schalter auf nachhaltige und effiziente Stromversorgung: SAS wird Partner im Eurelectric-Netzwerk

Schalter auf nachhaltige und effiziente Stromversorgung: SAS wird Partner im Eurelectric-Netzwerk Heidelberg, 5. August 2021 – SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), hat sich dem Netzwerk der europäischen Stromindustrie, Eurelectric, angeschlossen. Gemeinsam arbeiten die Partner daran, mithilfe von Analytics und KI den Umsatz von Kohlenstoff zu reduzieren. Gleichzeitig soll die Effizienz in der Energieversorgung durch Digitalisierung erhöht werden.

Im Eurelectric-Netzwerk sind 32 europäische Länder mit mehr als 1.000 Branchenexperten vertreten. Das gemeinsame Ziel ist es, noch vor Mitte des Jahrhunderts eine CO2-neutrale Stromversorgung in Europa zu erreichen und eine konkurrenzfähige Preisgestaltung im integrierten europäischen Energiemarkt zu schaffen. Advanced Analytics spielt in der Stromindustrie eine immer größere Rolle, denn durch ein komplexes Grid-System und vernetzte Geräte wie Smart Meter stehen mehr Daten als jemals zuvor zur Verfügung. Analytics hilft, diese auszuwerten und dadurch eine zuverlässige Versorgung sicherzustellen.

„Im Zuge der Dekarbonisierung der europäischen Wirtschaft wird Elektrizität zunehmend zur Energiequelle der Wahl für Industrie, Gebäude und Logistik. Um eine zuverlässige Versorgung zu garantieren, ist eine Vielzahl verteilter Quellen zu integrieren, und Edge-Technologien für Grid-Systeme müssen miteinander verknüpft werden“, sagt Kristian Ruby, Secretary General von Eurelectric. „Neben einer Stärkung der Infrastruktur benötigen wir daher innovative digitale Technologien, um die Systeme besser kontrollieren und managen zu können. SAS kann dabei helfen, KI und Machine Learning in den Prozessen zu verankern – und damit Echtzeit-Monitoring, besseres Balancing und höhere Grid-Reaktionsbereitschaft in einem immer stärker vernetzten Energiesystem zu ermöglichen.“

„Wir sind stolz darauf, Eurelectric und den europäischen Energiesektor bei der Eindämmung der CO2-Emissionen zu unterstützen“, erklärt SAS CEO Jim Goodnight. „Technologie hilft dabei, Bereitstellung und Nachfrage in einem komplexen Grid-System präzise vorherzusagen, Prozesse zu optimieren und Energieverschwendung aufzudecken, um die Effizienz zu maximieren. Gleichzeitig verschafft sie Stromversorgern ein besseres Verständnis von den sich ändernden Bedürfnissen ihrer Kunden.“

Weitere Informationen zu SAS im Energiesektor gibt es hier.

Datenanalyse von SAS kommt auch in zahlreichen Projekten zum Einsatz, die sich im Rahmen der „DataforGood“-Initiative mit Nachhaltigkeit und sozialen Verbesserungen auseinandersetzen.

Zudem hat SAS gerade seinen aktuellen CSR-Bericht (https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/other1/csr-107835.pdf) veröffentlicht.

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