SAS Visual Data Mining and Machine Learning

Was ist SAS Visual Data Mining and Machine Learning?

SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VML) ist die Data-Science-Komponente der SAS Viya Plattform. Die Software ermöglicht es, ML-Modelle visuell zu erstellen, automatisch zu vergleichen und das beste Modell auszuwählen, ohne Code schreiben zu müssen. SAS Viya wurde 2026 auf Platz 4 der G2 Best Analytics Products gewählt.

Die Plattform kombiniert klassisches Machine Learning mit Deep Learning und NLP. Die automatische Modellerstellung trainiert mehrere Algorithmen parallel und evaluiert sie transparent. Model Management sorgt für den Übergang von der Entwicklung in die Produktion. Als Teil des SAS-Ökosystems integriert sich VML in die breite SAS-Produktpalette.

Für wen eignet sich SAS VML?

SAS VML richtet sich an Enterprise-Organisationen, die bereits SAS nutzen oder eine umfassende, governierte Data-Science-Plattform suchen. Typische Branchen: Banken, Versicherungen, Pharma, Gesundheit und Regierungsbehörden, also überall, wo Modell-Governance und Compliance kritisch sind.

Für Start-ups oder KMU ist SAS VML weder preislich noch organisatorisch sinnvoll. Wer Python oder R nutzt und maximale Flexibilität braucht, findet in Open-Source-Tools mehr Freiheit. SAS VML lohnt sich, wenn Enterprise-Governance, automatisierte Modellauswahl und die Integration in die SAS-Welt Priorität haben.

SAS VML im Arbeitsalltag

Eine Bank entwickelt ein Kreditscoring-Modell. Der Risk Analyst lädt historische Kreditdaten in SAS VML. Die automatische Modellerstellung trainiert 15 verschiedene Algorithmen, von logistischer Regression bis Gradient Boosting, und vergleicht sie anhand von Genauigkeit, Lift und AUC. Die Plattform empfiehlt das beste Modell und dokumentiert die Entscheidungsgrundlage. Die Governance-Funktionen erstellen einen Audit Trail, der den regulatorischen Anforderungen entspricht. Das Modell wird per Model Management in die Produktion übernommen.

Preise und Pläne

SAS veröffentlicht keine Preise für VML. Die Software ist Teil der SAS Viya Plattform und wird als Enterprise-Lizenz vertrieben. Die Kosten richten sich nach Nutzeranzahl, Datenvolumen und gewünschten Modulen. Stand: März 2026.

Stärken und Schwächen

Die automatische Modellerstellung und der transparente Vergleich sind die zentrale Stärke. Die Plattform trainiert und evaluiert Modelle umfassend, was manuell Wochen dauern würde. Die No-Code-Oberfläche macht ML für Business-Analysten zugänglich. Die Enterprise-Governance ist für regulierte Branchen unverzichtbar. Die SAS-Viya-Integration bietet ein durchgängiges Ökosystem.

Die Lizenzkosten sind hoch und nicht transparent. Die Lernkurve ist trotz No-Code-Ansatz steil, weil die Plattform komplex ist. Die Integration von Nicht-SAS-Code (Python, R) ist laut Nutzern schwach unterstützt. Die G2-Bewertungsbasis ist mit 30 Reviews überschaubar.

Alternativen zu SAS VML

Altair RapidMiner bietet einen ähnlichen visuellen Data-Science-Ansatz mit kostenloser Version. Offener im Ökosystem.

Dataiku kombiniert Visual ML mit Collaboration und ist für heterogene Teams (No-Code und Code) konzipiert.

H2O.ai bietet AutoML als Open-Source-Lösung. Maximale Flexibilität, aber mehr technisches Know-how nötig.

Wenn du ML-Modelle entwickeln oder Data-Science-Prozesse aufbauen willst, unterstützen wir dich.

Überblick

SAS VML ist eine leistungsstarke Enterprise-Data-Science-Plattform mit starker automatisierter Modellauswahl und Governance. Für regulierte Branchen und SAS-Kunden eine fundierte Wahl. Die hohen Kosten und die geschlossene Natur des SAS-Ökosystems sind die Kehrseite.