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Statistische Programmierung und Anwendungsentwicklung

Die Analyse von Daten kann auf mehrere Arten erfolgen. Wir programmieren unsere Analysen vorrangig mit SAS und SPSS. Programme sind typisch für Analytics-as-a-Service (AaaS). Aktuelle Beispiele sind:

  • 2015: Reverse-Engineering: Überführung eines nonperformanten, buggy und manuell gestarteten non-SAS Programms in ein performantes, fehlerfreies und automatisch getriggertes SAS Programm bei einer großen Versicherung. Angesichts der kritischen Situation erfolgte die SAS Programmierung gemäß SOP BIO5, und ihre Validierung gemäß SOP BIO6. Zur Veranschaulichung: Der Umfang des Konvoluts des weitgehend nicht dokumentierten original non-SAS Programms betrug ca. 300 DIN A4 Seiten.
  • 2013: Statistical Programming: Programmierung der komplexen Hochrechnung des Zensus 2011. Anpassung der Zellen an hochgerechnete Ränder für 1.440 Gemeinden in 65 Modellvarianten. Visualisierung von insgesamt 93.600 Modellen und dem Mehrfachen an Goodness of Fit-Parametern. Ausführung als SAS Stored Process. Steuerung über ein intuitiv bedienbares "Cockpit" mit wenigen "Schaltern". Datenvolumen: >5,50E+09 (5,5+ Milliarden) Datenzeilen (Hauptanwendung). Programmiersprachen: SAS Macro Facility, darin SAS Base, PROC IML, SAS Hash Programming, PROC SQL, sowie die SAS Prozeduren MEANS, TABULATE und GRAPH. Länge der beiden SAS Programme für die Hauptanwendung in DIN A4 Seiten: 60 (ETL: 40, Analyse: 20). Gerne weisen wir eine Referenz vor.
Weitere Beispiele unserer erfolgreichen AaaS Services finden Sie unter Success Stories. Die wichtigsten Gründe auch unserer Kunden sind (vgl. auch Schendera, 2011, 2005):

  • Programme sind Grundlage maßgeschneiderter Analysen und Anwendungen.
  • Programme sind transparent und erleichtern die Dokumentation.
  • Programme sind i.A. leistungsfähiger als Point-und-Click Analysen.
  • Programme ermöglichen wiederholte Analysen zu minimalem Mehraufwand.
  • Auftraggeber können validierte/getestete Programme in den eigenen Betrieb übernehmen und dort aufrufen lassen, z.B. von eigenen Mitarbeitern, automatisch als Makro, als Stored Process, oder über Anwendungen wie z.B. EG, DI, oder UC4.
  • Programme können auf Wunsch um weitere Funktionalitäten erweitert oder in spezielle Umgebungen (Dashboards, MI oder Portale) integriert werden.
  • Je nach Verhältnis von Analyse (Statistics, Business) und Programmierung, der Komplexität der Analyse (und erforderlichem Know-How), der Systemumgebung, in der die Daten abgelegt sind, und des gewünschten Produkts wird diese Rolle bezeichnet als: Statistical Analyst, Business Analyst Using SAS, Statistical Programmer, oder auch Application Developer. Die Übergänge sind fließend.

Analyse kann als Anforderung u.a. Programmierung mit umfassen:

  • Schnittstellen u.a. für den Datenzugriff (PC Dateien, DWH Tabellen, etc.), z.B. csv/txt, ACCESS, EXCEL, Filemaker, ORACLE, SAS, SPSS, Teradata, etc.
  • ETL Prozesse (ETL: Extraktion, Transformation, Laden). ETL führt verteilte Daten in einer Analyse zusammen. Beispiele mächtiger ETL Prozesse finden Sie u.a. unter Success Stories.
  • Datenqualität: Daten regelmäßigen Quality Checks unterziehen, u.a. auf Aktualität, Konsistenz, Vollständigkeit, oder andere Kriterien.
  • Performanz: Die Verarbeitung ist vorteilhaft für u.a. Speicherplatz, I/O und CPU programmiert (vgl. Schendera, 2012).

Unsere SAS Expertise ist z.B.

  • SAS Sprachen: SAS® Base, PROC SQL, SAS Macro Facility Language, Output Delivery System, PROC IML, DS2 Programming Language, SAS Annotate, Hash Programming etc.
  • SAS Anwendungen / Front-Ends: Enterprise Miner, Enterprise Guide 6.1-2, Data Integration Studio 4.3, Analyst, INSIGHT, JMP 9-5, Assist, LAB, Research Analyst, SPECTRAVIEW, Market Research Application, Time Series Forecasting System, ODS Graphics Designer/Editor, Output Delivery System (ODS) etc.
  • SAS Module: Annähernd alle Prozeduren zu Statistik, Datenmanagement und Visualisierung, darüber hinaus zahlreiche Prozeduren und Funktionen aus SAS9.4 zurück bis SAS 6.08. Zum Beispiel: ACCESS®, Analyst Application, ASSIST®, Base, CONNECT®, Enterprise Guide, ETS, FSP, GRAPH, INSIGHT, IML, LAB, OR, QC, STAT.
  • Weitere Anwendungen und Sprachen: z.B. SPSS Statistics, SPSS Modeller, KNIME, R, RWArd, R Commander, Python, HTML, UC4, Korn Shell Scripting.
Die Programmierung von Analysen oder Anwendungen kann erfolgen mittels: Pflichtenheft (Fachspezifikation), Zuruf, oder im Dialog.

Für weitere Anforderungen stehen wir gerne zur Verfügung.

 
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