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Big Data Analytics

Was versteht man darunter und warum ist das so wichtig?

Big Data ist heute Realität: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Datenströme in Ihrem Unternehmen erreichen immer wieder nie da gewesene Ausmaße. Dieser phänomenale Zuwachs macht es nicht nur erforderlich, Big Data zu verstehen, sondern auch eine genaue Kenntnis dessen, was Big Data Analytics leisten kann und wie Sie damit umgehen können.

Was ist Big Data Analytics?

Big Data werden untersucht, um verborgene Muster, unbekannte Beziehungen und andere hilfreiche Informationen zu entdecken, die für eine bessere Entscheidungsfindung verwendet werden können. Mithilfe von Big Data Analytics können Data Scientists und andere Personen enorme Mengen an Daten analysieren, die für herkömmliche Analyse- und Business Intelligence-Lösungen nicht zugänglich sind. Bedenken Sie, dass Ihr Unternehmen Milliarden von Datenzeilen ansammeln könnte – wenn dies nicht bereits der Fall ist –, mit Hunderten Millionen von Datenkombinationen in verschiedenen Datenspeichern und in einer Vielzahl von Formaten. Um diese Menge an Daten zu verarbeiten und herauszufinden, was wichtig ist und was nicht, sind Hochleistungsanalysen erforderlich. Beginnen Sie mit der Big Data-Analyse.

Warum Terabytes an Daten erfassen und speichern, wenn Sie diese nicht im Gesamtkontext analysieren können? Oder wenn Sie Stunden oder Tage warten müssen, bis Sie die Ergebnisse haben? Mit den neuesten Fortschritten in der Rechentechnologie gibt es keinen Grund, nicht auch die schwierigsten geschäftlichen Herausforderungen anzugehen. Um nur die relevanten Daten einfacher und schneller zu verarbeiten, können Sie High-Performance Analytics verwenden. Dank High-Performance Data Mining, prädiktiven Analysen, Text Mining, Prognosen und Optimierung von Big Data können Sie kontinuierlich Innovationen vorantreiben und die bestmöglichen Entscheidungen treffen. Darüber hinaus entdecken Unternehmen, dass die besonderen Eigenschaften von Machine Learning ideal sind, um ihre sich rasant entwickelnden Big Data-Bedürfnisse mit neuen Methoden zu bewältigen.

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SAS continues to be an analytics powerhouse. With a strategic focus on analytics since 1973, it is no surprise that SAS offers predictive analytics solutions that offer almost every feature a data scientist or business user could ever want.

Read what Forrester says in The Forrester Wave™: Agile Business Intelligence Platforms Q3 2014

Warum ist Big Data Analytics wichtig?

Die Kunden von SAS® haben seit Jahren ihre Analysemethoden mithilfe von Predictive und Prescriptive Analytics von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz entwickelt. Sowohl reaktive als auch proaktive Verfahren werden von Unternehmen eingesetzt. Was ist dabei der Unterschied – und was ist für Ihre konkreten Anforderungen der beste Ansatz?

Reaktive im Vergleich zu proaktiven Ansätzen

Es gibt vier Analyseansätze, die alle in die reaktive oder proaktive Kategorie fallen:

  • reaktiv – Business Intelligence. In der reaktiven Kategorie liefert Business Intelligence (BI) normale Geschäftsberichte, Ad-hoc-Berichte, OLAP und sogar analysebasierte Warnungen und Benachrichtigungen. Diese Ad-hoc-Analyse betrachtet die statische Vergangenheit, was in einer begrenzten Anzahl von Situationen zweckmäßig ist.
  • reaktiv – Big Data BI. Wenn die Berichterstattung sich aus großen Datensätzen speist, können wir von Big Data BI sprechen. Aber auf diesen beiden Methoden basierende Entscheidungen sind immer noch reaktiv.
  • proaktiv – Big Analytics. Vorwärts gerichtete, proaktive Entscheidungen erfordern Big Analytics wie Optimierung, Predictive Modeling, Text Mining, Forecasting und statistische Analyse. Sie erlauben Ihnen das Identifizieren von Trends, das Erkennen von Schwächen und das Bestimmen von Bedingungen für zukunftsweisende Entscheidungen. Aber obwohl sie proaktiv sind, können Big Analytics nicht an Big Data durchgeführt werden, weil die herkömmlichen Speicherumgebungen und Verarbeitungszeiten das nicht erlauben.
  • proaktiv – Big Data Analytics. Als vierte Möglichkeit können Sie mithilfe von Big Data-Analyse nur die relevanten Informationen aus Terabytes, Petabytes und Exabytes extrahieren und sie analysieren, um Ihre Geschäftsentscheidungen für die Zukunft zu transformieren. Das Umsetzen einer proaktiven Big Data-Analyse ist kein einmaliges Unterfangen, sondern eher eine Veränderung der Kultur – eine neue Möglichkeit, an Boden zu gewinnen, indem Sie Ihren Analysten und Entscheidungsträgern die Freiheit geben, mit fundierten Kenntnissen und Einblicken in die Zukunft zu gehen.

Mit SAS können Sie wirksam das operative Geschäft verändern, Betrug verhindern, sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, mehr Kunden halten, Krankheitsausbrüche voraussehen oder unbegrenzte Budgetsimulationen durchführen – die Möglichkeiten sind endlos.

Bei High-Performance Analytics beobachten wir bereits, dass Kunden ihre Denkweise, ihre Geschäfte und ihren Umgang mit den Daten ändern.

Keith Collins
Senior Vice President and Chief Information Officer, SAS


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