Data scientists die opensourcemodellen in de praktijk willen inzetten, worstelen dikwijls met de laatste stap richting een operationeel model. Met de Open Model Manager wil SAS vanaf november IT- en zakelijke gebruikers met elkaar verbinden om opensourcemodellen van de labo-omgeving tot de productie te begeleiden.
Volgens een onderzoek van IDC, besteld door SAS, blijkt dat minder dan de helft van de bedrijven vandaag kan claimen dat hun analytische modellen voldoende worden gebruikt in de praktijk. Amper 14 procent laat weten dat hun model helemaal operationeel is. De studie werd gepresenteerd op de SAS Analytics Experience in Milaan.
Eerder deze maand lanceerde SAS al ModelOps die het mogelijk maakt om analytics-modellen zo snel mogelijk van de data scientists naar de productieomgeving te brengen. Met de Open Model Manager komt daar nu ook Python en R bij, twee populaire talen binnen de analyticswereld.
Opensource en SAS
SAS Open Model Manager ondersteunt zowel opensource- als SAS-modellen, ongeacht of die nu gebaseerd zijn op machine learning (ML) of traditionele geavanceerde analytische algoritmes. SAS herkent dat heel wat data scientists vandaag steeds meer opensource omarmen. Het nieuwe open platform combineert dat met de SAS-taal in één webgebaseerde omgeving. Daarin kunnen ze (opensource)modellen registreren, uitrollen, monitoren en hertrainen.
SAS hoopt dat de Open Model Manager data scientists en IT/devops samenbrengen. Gebruikers kunnen verschillende modellen vergelijken en ingebouwde prestatierapporten eruit halen. Die rapporten kunnen snel worden geëvalueerd om te weten of een model moet worden hertraind, verwijderd of dat er nieuwe modellen nodig zijn.
SAS Open Model Manager wordt geleverd als container-infrastructuur voor onder andere Docker en Kubernetes. Het resultaat is een draagbaar, lichtgewicht image dat kan worden uitgerold in public en private clouds. Omdat opensource de basis vormt, is er geen extra SAS-technologie nodig. SAS Open Model Manager is vanaf november beschikbaar.