Gikk fra proprietær og lukket programvare, til skyløsning med åpne API-er. – Vi skal levere en analytisk plattform som kan ligge i bunnen av alt

OSLO (digi.no): Analysegiganten SAS Institute har i løpet av de siste årene gått fra proprietære og lukkede programvareløsninger, til å levere en ny «elastisk» skybasert arkitektur. Det betyr at utviklere kan benytte seg av avansert dataanalyse fra programmeringsspråk som for eksempel Python eller R, og integrere analyse med bedriftens eksisterende løsninger via åpne API-er.

SAS' teknologisjef i Norge, Svein Tore Bø, forteller til digi.no at transformasjonen fra tradisjonell «business intelligence» eller analyseprogramvare til en åpen plattform som kan integreres med kundenes egne løsninger, er noe som har gått gradvis over mange år.

Den store satsningsområdet hos SAS Institute nå er analyseplattformen Viya. Bø forteller at de første frøene til det som i dag har blitt til Viya ble sådd for åtte år siden. Det hele startet med at en kunde i Asia hadde problemer med at mengden data de skulle analysere vokste raskt, slik at analysene tok stadig lenger tid.

– De var oppe i 18 timers batchvinduer, og det ville til slutt ikke være nok timer i døgnet. Da gikk vi inn og så hvordan vi kunne løse dette, blant annet med å få dataene opp i minnet.

Mange kunder har ifølge Bø dataene på servere i kjelleren, og så vil de kjøre analyse på disse dataene i en skytjeneste. Men dette vil ikke fungere godt med de enorme datamengdene som mange bedrifter nå sitter på. Det er rett og slett ikke nok båndbredde og raske nok linjer til at det fungerer å ha data og analyse på to ulike geografiske steder.

– I/O er en stor utfordring når man skal gjøre tung og iterativ analyse, forklarer Bø.

Man klarte den gangen å få en analysejobb som tok 18 timer til å prosessere på under 1 time, ved å legge alt i minnet og ved å bruke parallellprosessering av algoritmer på et cluster med servere.

– To år senere fikk vi den første visual analytics-løsningen tuftet på prosessering av data i minnet. Utfordringen den gangen var at når alle i selskapet vil ha alle data opp i minnet, så begynner man å slite med det å ha nok minne.

Det å håndtere alle data i minnet er ifølge Bø mer komplisert enn å gjøre det på gamlemåten, og det har vært gjort mye for å få til masse-parallell-prosessering av tradisjonelle sekvensielle algoritmer. SAS sitter på en del patenterte algoritmer for dette.

Vil være «kalkulatoren» i bunnen av alt

Det Bø kaller «kalkulatoren» i Viya – selve analysemotoren – stammer fra 2011. Et par år senere kom det som heter CAS («Cloud Analytic Services»).

Mye av grunnlaget for dette produktet var allerede lagt, men med CAS fikk man på plass en mer robust løsning med fokus på «resilience», «failover», og så videre. Altså fokus på oppetid.

I de tradisjonelle SAS-løsningene – som fortsatt noen kunder kjører – forholdt kundene seg til operativsystemer og ikke skyplattformer, og Bø får fortsatt spørsmål fra kunder som lurer på om de kommer til å støtte for eksempel HP-UX eller AIX.

– Vi så tidlig at det i fremtiden ikke ville være noen vits å forholde seg til operativsystemer lenger. Vi må forholde oss til skyleverandører. Da kom Viya-arkitekturen, som er cloud native, bruker microtjenester, og er containerbasert.

SAS legger seg ikke opp i hvor kundene ønsker å kjøre løsningene, og mens noen kjører på Amazon eller Azure, insisterer noen på å kjøre det på egen maskinvare i kjelleren. Eller en kombinasjon – altså hybrid skyløsning.

De største kundene i dag befinner seg innenfor bank og finans, og er forholdsvis store selskaper. Det er også mange kunder innenfor offentlig sektor og i helsevesenet. Blant de største konkurrentene i dette markedet finner vi blant andre SAP, IBM og Microsoft.

Ifølge Bø brukes SAS' løsninger av de fleste av selskapene på Forbes' liste over verdens 100 største selskaper, i en eller annen variant. Men den nye arkitekturen og måten å tenke på kan denne typen analyseløsninger også være aktuelle for litt mindre selskaper gjennom såkalte «managed analytics service providers». Bø nevner blant annet SaasNow, som er en tredjeparts løsning som gir tilgang til blant annet SAS Viya som en «Software-as-a-service»-løsning (SaaS) uten at man behøver å drifte noe selv.

Les også: IFS bytter brukergrensesnitt og bygger AI inn i forretningsapplikasjonene

Plattform som kan ligge i bunnen av alt

SAS gjorde nylig en undersøkelse som viser at under en tredjedel sier de har en kultur i bedriften for at de skal være dataanalyse-drevet. Her er det forskjell på de bedriftene som kjører dataanalyse mer som prosjekter, og de som har tatt det Bø kaller en «plattformtilnærming», hvor man har en analytisk plattform som ligger i bunnen av alt man gjør i selskapet.

– Det er noe av denne umodenheten vi ønsker å dekke gapet på, ved å levere en analytisk plattform som kan ligge i bunn. Det jeg kaller «kalkulatoren» i arkitekturen. Det er det feltet vi ønsker å ta, hvor vi kan integrere oss med en cloud native-plattform hvor du har mikrotjenester og kan integrere på alle nivåer. Det er det som er den største forskjellen i hva SAS en gang var, og hva vi er i dag.

Bø forteller at man som kunde gjerne møter et selskap i mange ulike kanaler. Det kan være via en nettside, via en app, via en supporttelefon eller andre steder. I en større bedrift er det gjerne mange ulike personer og avdelinger som driver med dataanalyse.

– Derfor er det viktig å ha en plattform som kan helintegreres, slik at den samme analysen blir utført overalt, i frontend eller i backend.

Målet er at dataanalyse skal være tilgjengelig for enda flere i bedriften, og at det – siden det kommer fra den samme plattformen i bunnen – er de samme dataene og analyseresultatene alle ser.

Les også: – Maskinlæringsmodeller kan trenes opp med «feil» data, sier Microsoft-sjef

Kunstig intelligens

Kunstig intelligens er et viktig satsningsområde, og målet er å gjøre kundenes applikasjoner mer intelligente ved at man kan koble sine eksisterende løsninger opp mot SAS' analyseplattform via API-er.

Mange av kundene som nå investerer i analyseløsningene fra SAS bruker det fra programmeringsspråk som for eksempel Python. Her har SAS kommet med et Python-bibliotek som er gitt ut som åpen kildekode, som kalles SWAT – Scripting Wrapper for Analytical Transfer. Dette fungerer som et grensesnitt mellom Python og SAS.

Bø understreker at Viya-plattformen også kan brukes fra alle mulige andre programmeringsspråk, for eksempel fra Javascript, R, og så videre. All programkoden som er utgitt som åpen kildekode fra SAS ligger på Github.

– Det er åpne API-er. Det ligger i en cloud native-applikasjon, som jo er tuftet på microservices, og de servicene er jo tilgjengelige.

Men selv om kunstig intelligens er et stort satsningsområde, er Bø litt oppgitt over «hypen» rundt kunstig intelligens – som jo ikke er annet enn algoritmer og statistikk som man har holdt på med i åresvis. Den store forskjellen nå er at man har mye mer regnekraft, og kan analysere veldig mye større datamengder enn man kunne «i gamle dager».

– Og jo mer data, jo mer riktig kan du få en modell. Kvaliteten på kunstig intelligens øker med mengden prosesseringskraft og data.

Akkurat det poenget er det ikke alle kunder som forstår, sier Bø. Du får ikke en AI som tar veldig gode beslutninger, hvis du har en veldig begrenset mengde data å trene AI-en med.

– Hvis ikke forretningssiden og toppledelsen forstår mye mer om kunstig intelligens, hvordan skal de forstå hva man kan gjøre? Det er viktig at man får en mye større del av selskapet til å forstå hva dataanalyse handler om. Det går vekk veldig mye tid til kjedelige oppgaver i dag, oppgaver som bør kunne automatiseres mye mer.

Les også: Mener maskinlæring i forretningssystemer vil være den virkelige AI-revolusjonen