Big Data bei Novartis, Twint und Conrad

Schweizer Unternehmen setzen für Big-Data-Projekte auf Software von SAS. Am Zürcher «SAS Forum» stellten Novartis, Twint und Conrad ihre Analytik-Projekte vor.

» Von Mark Schröder , 02.06.2016 13:46.

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Schweizer Anwenderunternehmen optimieren mit Analytik-Technologien ihre Geschäfte. Die Praxis reicht vom Prüfen von Vorhersagemodellen, dem Steuern von Marketing-Kampagnen bis hin zur Betrugserkennung. Einen Einblick in laufende Projekte gaben am «SAS Forum» in Zürich unter anderem Novartis, Twint und Conrad.

Die drei Firmen sind nicht die einzigen Kunden von SAS Schweiz. An dem Anlass mit der Rekordzahl von über 500 Teilnehmern sprach Managing Director Patric Märki davon, dass Analytik heute nicht mehr nur ein Thema in den traditionellen Bereichen sei. Neben Forschung, Pharmabranche, Finanzindustrie und Telekommunikation würden heute auch insbesondere der Detailhandel und das Marketing häufiger zu Software für Datenauswertung und Prognose greifen.

Novartis testet Vorhersagemodelle

Kai Grosch gab an dem Anlass gab zwar keinen echten Einblick in die Forschung von Novartis Pharma, er demonstrierte aber das Vorgehen bei entsprechenden Fragestellungen. Für die Dosierung von Arzneien kann es wichtig sein, die Grösse der Hautfläche von Patienten zu bestimmen. Anhand von klinisch gesammelten Daten lässt sich das Mass in Quadratmetern jedoch nur errechnen. 

Für die Kalkulation der Hautfläche bot Grosch drei Methoden (Modelle) an: erstens eine lineare Regression mit allen verfügbaren Variablen (etwa Alter, Gewicht, Geschlecht, Körpergrösse), zweitens eine lineare Regression nur mit Variablen Geschlecht und Körpergrösse sowie drittens nonlineare Regression (Emax-Methode) mit dem «Body Mass Index» (BMI) als einziger Faktor. Das Programm SAS Model Manager prüfte die Vorhersagequalität der drei Methoden und identifizierte die Regression mit Geschlecht und Körpergrösse als bestes Modell. Dieses eher klassische Anwendungsbeispiel lässt sich übertragen in die Praxis, wenn mithilfe von demografischen Daten ein entscheidendes Kriterium gesucht wird, das die Kaufwahrscheinlichkeit vorhersagt.

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