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SAS Visual Analytics: Big Data intuitiv analysieren

Neue, mobile Anwendung wird beim SAS Forum Austria am 10. Mai 2012 präsentiert

Wien, 30. März 2012 -  SAS, einer der größten Softwarehersteller weltweit, macht seine leistungsstarken Analytics-Lösungen jetzt einem noch größeren Nutzerkreis zugänglich und vereinfacht damit den Umgang mit "Big Data". Mit dem neuen SAS Visual Analytics können ab sofort nicht nur Statistiker Erkenntnisse aus umfangreichen Datenbeständen gewinnen. Die neue Software ermöglicht es auch Anwendern in Fachabteilungen wie Marketing und Verkauf, schnell und kostengünstig Informationen abzurufen und unmittelbar für Geschäftsentscheidungen zu nutzen.

Möglich macht das eine einfache, intuitiv zu bedienende Benutzeroberfläche mit vielfältigen Visualisierungsmöglichkeiten. "Die grafische Oberfläche ist besonders benutzerfreundlich und erlaubt den Zugriff auf die wesentlichen Informationen rasch, jederzeit und überall. Denn die neue Technologie ist sowohl über das Internet als auch mobil über iPad abrufbar", fasst Dietmar Kotras, Country Manager bei SAS Austria, die wichtigsten Vorteile zusammen.

Beim kommenden SAS Forum Austria 2012, das heuer am 10. Mai im Sofitel Vienna Stephansdom in Wien stattfindet, wird SAS Visual Analytics mit seinen vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten den Kunden präsentiert. Unternehmen können damit High-Performance Analytics von SAS für riesige Datenmengen nutzen sowie Daten intuitiv auf einer visuellen Benutzeroberfläche und in Echtzeit analysieren.

SAS Visual Analytics kombiniert branchenweit führende Analytics mit einer einzigartigen In-Memory-Architektur, einer intuitiven Datenauswertung, Hadoop-Unterstützung und der Möglichkeit, die gewonnenen Erkenntnisse auch auf iPads wiederzugeben. Sowohl Verkaufsabteilungen von Unternehmen als auch von Banken und Versicherungen können im direkten Kundenkontakt von dieser Anwendung profitieren. Denn sie ermöglicht den raschen Zugriff auf sämtliche Daten aus Online-Verkauf, Geschäftslokalen bzw. Filialen über externe demografische Daten bis hin zu Social Media-Aktivitäten. Das Ergebnis sind blitzschnelle und differenzierte Next-Best-Offer-Empfehlungen und damit entscheidende Wettbewerbsvorteile.

In-Memory-Architektur

"Die Geschwindigkeit der In-Memory-Architektur bringt entscheidende Vorteile. Unternehmen können riesige Datenmengen untersuchen und erhalten die Antworten auf kritische Fragen fast in Echtzeit", sagt Dan Vesset, Program Vice President bei IDC Business Analytics Research. "Mit der Geschwindigkeit von In-Memory Analytics und der Möglichkeit, dass die Anwender auch komplexe Analysen selbst erstellen können, entfällt der sonst übliche Umweg über die IT. Unternehmen müssen heute ihre Entscheidungen auf Basis von Erkenntnissen aller vorhandenen Daten fällen - und dieser Prozess sollte möglichst ohne Wartezeiten ablaufen."
Es handelt sich dabei um die einzige In-Memory-Engine, die speziell für die Visualisierung von Big Data auf einer kostengünstigen, nicht proprietären Hardware entworfen wurde.

Über Business Intelligence hinaus

"SAS Visual Analytics hilft Anwendern in Unternehmen, Daten selbständig zu analysieren und zu visualisieren", sagt Jim Goodnight, CEO von SAS. "Aber dabei geht es um weit mehr als Abfragen und Reporting. Selbst kostengünstige, branchenübliche Blade-Server können mit dieser High Performance In-Memory-Architektur innerhalb von Sekunden oder Minuten Antworten liefern - statt dafür Stunden oder gar Tage zu benötigen."
Unternehmen, denen SAS Visual Analytics bereits in einem frühen Entwicklungsstadium vorgeführt wurde, haben darin schnell einen hohen Mehrwert für ihre Geschäftsprozesse erkannt: "Ich habe sofort erkannt, welche potenziellen Vorteile SAS Visual Analytics bietet, wenn es darum geht, die Unmengen von Informationen, die wir in den Aufzeichnungen von Telefonaten finden, in unsere Modelle zu integrieren. Auch die Möglichkeit, unsere Kundenbasis quasi in Echtzeit zu bewerten und zielgenau mit den relevanten Angeboten anzusprechen, ist für uns von großer Bedeutung", sagt Antoine Georges, Vice President of Analytics bei Virgin Mobile USA.

Big Data ohne Grenzen

Eine Hauptkomponente von SAS Visual Analytics, der SAS LASR Analytic Server, nutzt das verteilte Dateisystem von Hadoop als lokalen Speicher beim Server. Der SAS LASR Analytic Server wurde mit sehr großen Datenmengen getestet und ist extrem skalierbar - weit über die bekannten Begrenzungen bei der Auswertung von Datenreihen vieler relationaler Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) hinaus.

Je mehr Daten in einer Auswertung verwendet werden, umso genauer sind die Ergebnisse. Das ist besonders interessant, wenn für die Problemlösung bei der Auswertung großer Datenmengen Genauigkeit gefordert ist. Dies gilt sowohl für strukturierte als auch für unstrukturierte Daten. SAS Visual Analytics kann viele dieser Probleme lösen. Ein Beispiel: Ein Marketingmanager bei einem Einzelhandelsunternehmen mit Hunderten von Geschäften und einem florierenden Online-Handel braucht schnellere, differenzierte Next-Best-Offer-Empfehlungen für Kunden. SAS Visual Analytics erlaubt den Analysten alle Daten insgesamt zu betrachten, vom Online-Verkauf und realen Läden über externe demografische Daten bis zu Social Media Aktivitäten. Statt nur eine Stichprobe auszuwerten, können Grundgesamtheiten analysiert werden, um das beste Angebot oder die beste Interaktion zu ermitteln. Ergebnis: Schnell und direkt zuverlässige und genaue Empfehlungen. Diese lassen sich dann einfach verbreiten. Auch Banken und Finanzunternehmen können von SAS Visual Analytics profitieren. So gewinnen Mitarbeiter am Schalter, in der Finanzberatung oder im Geschäftskundenumfeld zeitnah aus den riesigen Datenmengen Informationen, mit denen sie den Kundenkontakt und ihre Finanzberatung verbessern können.

SAS Visual Analytics umfasst

  • SAS LASR Analytics Server – Clients kommunizieren mit dem SAS LASR Analytic Server, um Berechnungen mit Daten durchzuführen, die im Hauptspeicher liegen – mit extrem schnellen Ergebnissen.
  • The Hub – eine zentrale Oberfläche, um die verschiedenen Elemente von SAS Visual Analytics zu starten.
  • Mobile – ein Modul, um Reports anzusehen, sich mit dem Server zu verbinden und Informationen von unterwegs herunter zu laden.
  • Explorer – ein Instrument, um Daten zu visualisieren, sie explorativ zu untersuchen und zu analysieren.
  • Designer – dient dazu, standardisierte und angepasste Reports und Dashboards zu erstellen.
  • Environment Administration – damit können Administratoren Rechte, Sicherheit und Daten verwalten.
  • Serverkomponenten laufen auf Red Hat oder SUSE Linux. Der mobile Client ist für das Apple iPad über den iTunes App Store zu beziehen. Auch andere mobile Geräte werden künftig unterstützt.

Während die Grenzen nach oben offen sind, beginnt die Konfiguration der SAS LASR Analytic Server bei einem Server mit acht Blades, 96 Prozessorkernen, 768 Gigabyte Arbeitsspeicher und 4,8 Terabyte Festplattenspeicher. Das obere Ende der Referenzkonfiguration sind 96 Blades mit 1.152 Kernen, 9,2 Terabyte Arbeitsspeicher und 57,6 Terabyte Festplattenspeicher – ausreichend, um die ganze Bibliothek des US-Kongresses sechs Mal zu speichern.

Über SAS:

SAS ist mit 2,43 Milliarden US-Dollar Umsatz einer der größten Softwarehersteller der Welt. Im Business-Intelligence-Markt ist der unabhängige Anbieter von Business-Analytics-Software führend. Die SAS Lösungen für eine integrierte Unternehmenssteuerung helfen Unternehmen an insgesamt mehr als 50.000 Standorten dabei, aus ihren vielfältigen Geschäftsdaten konkrete Informationen für strategische Entscheidungen zu gewinnen und damit ihre Leistungsfähigkeit zu steigern. Mit den Softwarelösungen von SAS entwickeln Unternehmen Strategien und setzen diese um, messen den eigenen Erfolg, gestalten ihre Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabel, steuern die gesamte Organisation und erfüllen regulatorische Vorgaben. 93 der Top-100 der Fortune-500-Unternehmen vertrauen auf SAS. Firmensitz der 1976 gegründeten US-amerikanischen Muttergesellschaft ist Cary, North Carolina (USA). SAS Austria hat seinen Sitz in Wien und beschäftigt 50 Mitarbeiter.

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