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Copyright © 2002 , SAS Institute Inc. All rights reserved.
Wolfgang SchwabMarketing Executive
SAS Deutschland, Heidelberg
„Erinnerungen an die Zukunft“
Das erfolgreiche Konzept des Business-Intelligence Marktführers
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Rechenzentrum SAS?
1969: der erste Großrechner bildetdie Grundlage für die Existenz des URZ: Modell 44 der IBM/360-Reihe für 3 Mio DM. 128 kBHauptspeicher, zwei weitereWechselplatten mit jeweils 7 MB. Jobeingabe mit Lochkarten.
Start mit fünfzehn Mitarbeitern
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Rechenzentrum SAS
1975/76: Beschaffung einer neuenRechenanlage für ca. 18 Mio DM, die über eine 15-fach höhereLeistung verfügte ( 2MB Hauptspeicher, 1,6 GB Plattenspeicher) und Dialogbetriebermöglichte. Heidelberg wird zumregionalen Rechenzentrum
40 Mitarbeiter, jetzt imNeuenheimer Feld
1976: Gründung von SAS in Cary/ North Carolina und Auslieferungvon Base SAS
1977: Sieben Mitarbeiter sindbeschäftigt
1978: 600 Kunden
1980: SAS/Graph und SAS ETSwerden ausgeliefert. Verkaufsrate: 150 Produkte/Monat. Rund 3000 Kunden
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Rechenzentrum SAS
1983: Ablösung der Anlage durchein neues IBM System.
1986: Beschaffung einer neuenAnlage mit nun 64 MB Hauptspeicher und bis zu 63 GB Plattenspeicher. Erweiterung derang. Dialogterminals auf 800.
Vermehrter Einzug von Arbeitsplatz-PCs und Computerpools.
1981: SAS/FSP wird entwickelt. Eröffnung des Training-Centers und des Video Studios. DB-Direktzugriff via SAS/IMS-DL/1
1982: Europäisches HQ in Heidelberg.
1983: Eröffnung in Australien, New Zealand, Singapore, Dänemark, Frankreich. Development Center mit 54.000 qm.
1985: Auslieferung von SAS AFund SAS IML.
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Rechenzentrum SAS1987: Aufbau einesuniversitätsweiten Netzes, das die Einzelrechner verbindet. Anschlussan das Internet über Belwue
1992: Ablösung des Universalrechners durch einenUnix-Cluster
1986: SAS QC für Mainframe –SAS IML u. SAS STAT für PC DOS
1987: 65% der SAS Installationenliegen auf einer IBM mainframe (1000 DOS-Sites). Schnittstellen zu DB2 und SQL/DS SAS System Code wird in C übertragen
1988: MultiVendor ArchitectureMVA. SAS/ACCESS software kommt auf den Markt. SAS unterstützt jetzt UNIX-Server SAS/ASSIST wird ausgeliefert
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Rechenzentrum SAS
1992: Erstes SAS Benutzertreffenam Rechenzentrum
1989: SAS is „Best company to work for“. Erste MIS/EIS Projekte in BRD
1990: Release 6.06 für MVS, CMS, und OpenVMS wird ausgeliefert
1991: SAS/Insight Auslieferung
1992: SAS/CALC, SAS/TOOLKIT, SAS/PH-Clinical und SAS/LAB
1993: SAS/EIS, Release 6.08 fürMVS, CMS, VMS, VSE, OS/2 und Windows ersetzt 6.07
Version 6.09
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Rechenzentrum SAS
1996: FDDI-Ring als Backbone installiert
1994: SAS/SPECTRAVIEW, SAS/SHARE*NET(ODBC) wirdgeliefert.
1995: DWH Lösung mit Rapid-WH. SAS Software für Macintosh (Release 6.10) wird eingeführt. Release 6.11 jetzt für Windows 95, Windows NT, and UNIX erhältlich.
1996: Erstes Produkt der SAS Lösungen: CFO Vision. ScalablePerformance Data Server
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Rechenzentrum SAS1997: Warehouse Administratorerreicht Marktreife
1998: SAS Enterprise Miner setztneue Maßstäbe in der Data Mining-Technologie. ERP Access interfacezu SAP/R/3. 1. Anbieter von OLE-DB für OLAP,HOLAP Lösung. Lösung für Balanced ScorecardSystems. Enterprise Reporter und HR Vision
1999: SAS und Dun&Braedstreet: SRM-Lösung. Risk-Dimensions und Churn-Mgmt. Lösung für Telcos
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Rechenzentrum SAS
2000: SAS bringt den Enterprise Guide auf den Markt. Außerdemwird SAS für Linux adaptiert. SAS Version 8.1
2001: Version 8.2 wird ausgeliefert
2002: SAS führt die java-basierteVersion 9.0 in Europa ein
2003: Release 9.1 im Q4
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SAS Oberfläche heute in Version 8.2e
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Wachstum Rechenzentrum
0102030405060708090
100
Mita
rbei
ter
'69 '72 '75 '78 '81 '84 '87 '90 '93 '96 '99
Mitarbeiterentwicklung
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Wachstum SAS Deutschland
0
100
200
300
400
500
Mita
rbei
ter
'82 '84 '86 '88 '90 '92 '94 '96 '98 '00
Mitarbeiterentwicklung
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Datenflut - Informationsüberflutung ?!?
Informationsüberflutung ergibt sich nicht aus der absoluten Menge der Informationen, sondern aus der Kluft zwischen Informationsvolumen und der Qualität der Sinn erzeugenden Werkzeuge.
Paul Saffo, Director, Institute for the Future,
Menlo Park, USA
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Listen
Berichts- &Analysetools
DataWarehouse
InformationSupply Chain
Information alsnicht erkanntesProblem
Information alsungelöstesProblem.
Do it yourself
Reaktiv
Individuum
Information als Vorteil.
Qualität der Information.Konsistenz,Metadaten.
Aktiv
Bereich
Information undWissen als Teil derUnternehmens-strategie.
Qualität derInformations-versorgung durchInformation Process(Re-) Engineering.
Proaktiv
Unternehmen
Entwicklungsstufen der Informationsversorgung
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InformationsverarbeitungControlling
Debitoren
Kreditoren
...
Finanzen
Produktmgmt.
Regionen
Vertrieb
Einkauf
Rechenzentrum
AE
IT
...
Vorstand Buchhaltung
Disposition
Lagerverwaltung
Einkaufsabwicklung
Bestandsführung
Verkaufsabwicklung
Rechnungsstellung
Produktionssteuerung
Mitarbeiterverwaltung
Gehaltsabrechnung
etc.
...
...
operative Aufgaben
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InformationsgewinnungKunden
Konten
Finanzen
Bestände
Anlagen
Personal
...
Applikation A
Applikation B
Applikation C
.
.
.
Div. Listen,Statistiken
Div. Listen,Statistiken
Div. Listen,Statistiken
Div. Listen,Statistiken
Controlling
Debitoren
Kreditoren
...
Finanzen
Produktmgmt.
Regionen
Vertrieb
Einkauf
Rechenzentrum
AE
IT
...
Vorstand
Copyright © 2002 , SAS Institute Inc. All rights reserved.Organisation
Informations & Applikationsraum
Informationsgewinnung
Kunden
Konten
Finanzen
Bestände
Anlagen
Personal
...
Div. Listen,Statistiken
Div. Listen,Statistiken
Div. Listen,Statistiken
Div. Listen,Statistiken
Applikation A
Applikation B
Applikation C
DWH
Controlling
Debitoren
Kreditoren
...
Finanzen
Produktmgmt.
Regionen
Vertrieb
Einkauf
Rechenzentrum
AE
IT
...
Vorstand
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Kunden
Konten
Finanzen
Bestände
Anlagen
Personal
...
Informationsgewinnung
Organisation
Informations & Applikationsraum
Integration über...
...Metadaten
... Schnittstellen
...Prozesse
Controlling
Debitoren
Kreditoren
...
Finanzen
Produktmgmt.
Regionen
Vertrieb
Einkauf
Rechenzentrum
AE
IT
...
Vorstand
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Business Intelligence - Architektur
BI – PortaleWissensverteilung
Analytische IntelligenzQuery & Reporting
Data WarehousingDatenmanagement ETL
Meta-daten
Integration
Offenheit
Skalier-barkeit
ERP-Systeme
Daten-banken e - Daten Externe
DatenOperative Systeme
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SAS Information Delivery Portal
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Supplier Relationship Management
BPMABC/M
Supply Chain
e
BusinessPerformanceManagement
Informations-Infrastruktur
e e
Enterprise Performance Management
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Enterprise Performance ManagementBalanced Scorecard für das Unternehmen & für BereicheManagementinformationssysteme & KPI-ReportingGesamtheitlicheUnternehmenssteuerung
Supplier IntelligenceSupplier Relationship ManagementEinkaufscontrolling –Einsparpotentiale realisierenStrategische BeschaffungGlobal koordinierte Beschaffung über das ganze Unternehmen Spend Analysis, Supplier Ranking, Portfolio Optimisation
Organisational IntelligenceFinancial Management: Konsolidierung, Planung, Budgetierung, ProzesskostenrechnungVertriebscontrollingRisk ManagementHuman Capital ManagementIT ManagementProcess IntelligenceBetrugserkennung
Intelligence ArchitectureIntelligence Data Management: ETL, Data Warehouse,...Analysis & Reporting: Business Intelligence, AnalyticalIntelligenceIntelligence Application Integration
Customer IntelligenceMarketing Automation,Kampagnen- & Multi-Channel-ManagementAnalytical CRM: KundenprofitablitätResponse Optimierung, Stornovermeidung, Cross-& Up-Selling, AnlassmanagementCredit Scoring, Bon-Daten- & Warenkorbanalyse, Standortanalyse, Web Mining
SAS Enterprise Intelligence - Lösungen
Copyright © 2002 , SAS Institute Inc. All rights reserved.Copyright © 2002 , SAS Institute Inc. All rights reserved.
Enterprise Intelligence:SAS® Strategic Performance Management
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Strategische Zieleals Ergebnis
Vision & Strategieals Ausgangspunkt
AuswahlprozeßVergütungMitarbeiterzufriedenheit
Bewerberqualität DLZ BewerbungsprozeßEffektivität
InternationalisierungKnow how TransferKarrieremöglichkeiten
Personalbeschaffungs-kostenFluktuationskosten
Potentialperspektive:Wie gewährleisten wir langfristig unseren Erfolg?
Prozessperspektive:Was müssen wir bei unseren Prozessen hervorragend gestalten, um unsere Strategie zu erfüllen?
Kundenperspektive:Wie sollen uns unsere Kunden wahrnehmen?
Finanzielle Perspektive:Was wollen wir unseren Kapitalgebern bieten?
Kernelement einer Scorecard sind Ziele, nicht Kenngrößen
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Finanzen Kunden
Mitarbeiter Prozesse
SAS® Strategic Performance Management:Balanced Scorecard
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Erfinder der BSC
Robert S. Kaplan David P. NortonDavid P. Norton
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Aus Daten entsteht e-Wissen
Log FilesKundendatenExterne Daten
Daten einlesen,transformieren,
aggregieren,schedulen, weitere Daten einbinden ...
ReportingWeb Mining
off-line Scoringon-line Scoring
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Die drei Dimensionen des e-CRM• Verfügbarkeit• Antwortzeiten• Service-Level
• Verhaltensprofile• Kundensegmente• Personalisierung
• Angebotsnutzung• Verweildauer• Ein- und Ausstieg• Besucherpfade • Konversionsrate
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Die drei Dimensionen des e-CRM
SAS®
IT Management Solutions
SAS® WebHound™
SAS® CRM Solutions• Web Mining
• Cross-/Up-Selling• Fraud Detection
• Response Optimierung
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Industrie-zeitalter
Informations-zeitalter
Produktivitätssteigerung
Business-Fokus
• Introvertiert• Kosten• Prozesse
• Extrovertiert• Ertrag• Wissen
Beitrag der IT zur Produktivitätssteigerung
Daten
Information
Wissen
Platt-formen
Transaktionen
IntegrierteProzesse
Operative Systeme
Intelligenz-Systeme
Information sammeln& bereit stellen
Wissen generieren
Wissen integrieren, verteilen und anwenden
Business und IT im Informationszeitalter
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Data Mining (Credit Scoring) 1963
IBM 7090: 0.5 MHz, 0.2 MB RAM, 3000 Punch Cards
“Aufgrund beschränkter Speicherplatzka-pazität konnten wir unsere Analyse nurfür 600 Kreditanträge mit 25 Variablendurchführen.”J. Myers and E. Forgy, Journal of American Statistical Association, 9/63
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Datenvolumina in DWH-Projekten
Kilobyte
Megabyte
Gigabyte
Terabyte
Pentabyte
Bytes
210
220
230
240
250
Paper
½ Blatt
1 Schublade
80 Meter
32 Meilen
32,000 Meilen
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Text-Mining: AusgangspunktRelevante Informationen eines Unternehmens sind in Textdokumenten enthalten wie z. B. Briefe, E-Mails, Strategiepapieren, juristische Unterlagen, Marktstudien, Patentenschriften, Produktbewertungen
Herkömmliche Data Mining Verfahren können den größte Teil dieser „unstrukturierten“ Informationen nicht analysieren.
Der SAS Text Miner bietet eine wertvolle Chance, bislang nicht analysierte Datenquellen abzugreifen, um ein tatsächlichvollständiges Bild vom Unternehmen zu gewinnen.
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Was ist Text Mining?
Entdeckung von neuem, nicht trivialem, interessantem und wirtschaftlich verwertbarem Wissen in großen Textbeständen.
Aufdecken von Mustern in der SammlungKlassifizierung von Dokumenten auf Basis der Häufigkeit der Wörter und Wortkombinationen Verbinden von Free-Form Dokumenten und quantitativen Variablen, um Informationen abzuleiten
Wissen
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Ein Frühwarnsystem für Wertpapierhändler mitData Warehousing und Text Mining
Kursrelevante wertpapierspezifische Mitteilungen werden von der Deutschen Gesellschaft für Ad-hoc – Publizität verfaßt und überNewsfeeds (Reuters,Nightridder, Bloomberg, DataStream etc.) verteilt.
Der Wertpapierhändler hat Zugang zu diesen Mitteilungen. Er muß sie auf dem Bildschirm anzeigen, lesen und bewerten.
Welche Auswirkungen ergeben sich daraus für den Kurs des Wertpapiers?
Verkürzung der Reaktionszeit durch Text-Mining basierendes Frühwarnsystem.
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Beispiel: Ad-hoc Mitteilung
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Text Mining ist nicht
Natürliche Spracherkennung/Sprachverarbeitung
Information Retrieval
Suchen von Informationen oder Zeichenketten aus einzelnen Dokumenten
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Text Mining: Einsatzmöglichkeiten
Segmentierung und KlassifikationVerbesserung von CRM Scoring Modellen durch zusätzliche Auswertung schriftlich aufgezeichneter KommunikationBetrugserkennungAufstellen und Abgleichen von Dokumentprofilen
(Beispiel Topic Scoring Engine, Jobvermittlung...)Automatisches Filtern von E-mailsEinstufung von Dokumenten in verschiedene Kategorien(Help Desk Routing)
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Text Mining: Einsatzmöglichkeiten
ClusterungErkennen von komplexen Zusammenhängen in großenDokument-Sammlungen, z.B. Medline
Lernen aus Krankheitsverläufen durch Analyse von Behandlungsakten in Krankenhäusern
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Text Mining: Einsatzmöglichkeiten
ClusterungHandelsregistereinträgeCall Center Logs.
VorhersageKostenprognose basierend auf Call Center LogsAktienkurs aus gegenwärtigen GeschäftsberichtenBetrugserkennung
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SAS Text Mining EM 4.1 Early Adopter
COMPAQ Computer Corporation – Kategorisierung und Zuordnung von Kundenzufriedenheit bzw. –unzufriedenheit beieingehenden Call Center-Daten, Verbesserung der CRM-Scoring Modelle.
University of Louisville Medical Center - “Mining”medizinischer Datenbanken wie z. B. Medline und Analyse von patientenbezogenen Diagnose-Codes
Science Applications International Corp – Jobzufriedenheits-Studie zur Verringerung der Kündigungen bei den US Marines
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Data Mining - SAS Mining Challenge
die Studenten schon in ihrer Ausbildung mit businessrelevanten Fragestellungen, reellen Daten und der leistungsfähigen Software zu kontaktieren,
=> einen konkreten Praxisbezug schaffen!
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Aufgabe Daten
Optimierung einer tatsächlich durch-geführten Mailing-aktion durch eine Responseoptimierung auf historischen Daten
Anwenden der Model-lierung auf einen „neuen“ Kundendatensatz für eine weitere Werbeaktion
SAS Datei „Analyse“
SAS Datei „Score“
(147705 Beob.u. 164 Var.)
(102286 Beob.)
Vielen Dank an:
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Der Status
Die SAS Datei „Score“ enthält 102286 Objekte.
Darunter 11529 (11,27%) tatsächliche Reagierer
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Preise
Vielen Dank an:
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Teilnehmerherkunft
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Die besten Ergebnisse
Die zu erzeugende Datei mit den 10000 „besten“ Kunden (9,8% der „Score-Datei ) enthielt im besten Ergebnis2170 tatsächliche Reagierer, d.h. 18,8%!
Durch Data Mining wurde die Anzahl der Reagierer nahezu verdoppelt! (11,27%=>18,8%)
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Die Gewinner1. Platz:Mark-Andre Krogel, Otto-von-Guericke Universität Magdeburg, mit 2170 erkannten Reagierern (18,8%)
2. Platz:Jochen Feist, Universität Konstanz, mit 2148 erkannten Reagierern (18,6%)
3. Platz:Eva Lohmeier, Hochschule St.Gallen, mit 2125 korrekt erkannten Reagierern (18,4%)
Vielen Dank an:
Platzierung Name Vorname Reagierer Uni1 Krogel Mark Andre 2170 Uni Magdeburg2 Feist Joachim 2148 Uni Konstanz3 Lohmeier Eva 2125 Uni St. Gallen4 Seifert Christin 2114 TU Chemnitz5 Bentlage Jan 2089 Uni Bielefeld6 Kühne Daniel 2046 Uni Jena7 Kähne Florian 2041 Uni Magdeburg8 Zachen Uwe 2041 Uni Dortmund9 Grabner Rene 2035 TU Chemnitz
10 Wadiak Monika 2028 FH Mannheim11 Waly Hussein 1987 Uni Heidelberg12 Wissuwa Stefan 1964 HS Wismar13 Marquardt Steffen 1942 FH Fulda14 Kaiser Elisabeth 1936 Uni Trier15 Metzner Michael 1923 Uni Heidelberg16 Drautz Markus 1904 Uni Frankfurt17 Degenhardt Thomas 1886 FH Schmalkaden18 Parey Matthias 1866 Uni Bonn19 Marx Anja 1860 FH Mannheim20 Niedling Eric 1859 TU Ilmenau21 Neukirch Thomas 1807 Uni Frankfurt22 Kaiser Marc-Andre 1710 Uni Hannover23 Jorzik Nathalie 1686 Uni Hamburg24 Friedrich Johan 1300 Uni Heidelberg25 Pohl S. 1070 FH Mittweida
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Feedback AussagenSehr gut hat mir gefallen, dass man mit einem realen Datensatz und entsprechender Größe arbeiten konnte.
Sehr gefallen hat mir die Idee der Challenge überhaupt. Wann befasst man sich schon eigenständig mit einer derartigen Software in so einem selbständigen Masse. Auch die Betreuung im Q&A fand ich super. Wäre toll, wenn sich derartige Events wiederholen würden.
Sehr komplexe Software mit sehr vielen Möglichkeiten das Ergebnis zu beeinflussen. Mächtiges Instrument, doch Spezialisierung von Nöten, um volle Effizienz zu erreichen.
Die Möglichkeit praktische Erfahrungen im Datamining zu sammeln. Die Praxisnähe der Aufgabenstellung (große Datenmengen,die so für eine Katalogselektion verwandt worden).
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SAS Version 9
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Was gibt es Neues in Version 9?
Usability
Scalability
Manageability
Interoperability
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V9.0 – Mehrwert für den KundenUsability• Verbesserter ODS - Output (mit “Markup” und “Document”)
• Java Oberflächen
Manageability• SAS Management Konsole
Interoperability (within SAS and with 3rd party)• Volle XML Unterstützung
• Zentral geschalteter, offener Metadatenserver
Scalability• Parallelzugang zu DB (DB2, Oracle, Sybase)
• Prallele (threaded) Prozeduren (SORT, SUMMARY, REG, DMREG)
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Usability – V9SAS® Web Report Center
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Usability - Enterprise Miner 5.0
Die neue Java- (Swing-) Oberflächebietet erhöhte Anwenderfreundlichkeithinsichtlich Bedienung und Visualisierung von Prozessen und Ergebnissen
Das vom Enterprise Guide bekannteKonzept der Ergebnisveröffentlichung(“Publish and Subscribe”) ermöglichtzielgenaue Informationsverbreitung
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Manageability - Die SAS Management Konsole
• Zentrale Komponente des integrierten Metadatenkonzepts: Java-Oberfläche zum „parallelen“ Metadaten-Server
• Zentraler Leitstand für die Administrationder SAS Umgebung.
SMC
WartungLizenzmanagerInstallations-informationen Sicherheitsrichtlinien
AutorisierungZugriffskontrolleQuelle
UmgebungMetadatenServerApplikationUser Manager
SAS Prozesse
Monitor
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Scalability -mehrere Threads möglich
Mittleremonatliche
Druck-differenzzwischenDarwin
undEasterIsland
NIST (1998), “Statistical Reference Data Sets”
Codefür das
LOESS-Modell ist(bisher)
nichtmulti-
threaded.
Berechnungder
Konfidenz-bänderist der
Flaschenhalsund wird
multi-threaded!