SAS ist Leader in Gartners Magic Quadrant für Business-Intelligence-Plattformen

Wien, 11 Februar 2009 -  Das Marktforschungsunternehmen Gartner hat den weltgrößten Business-Intelligence-Anbieter SAS in seiner neuen Studie „Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms“ im „Leaders“-Quadranten positioniert. Laut Gartner sind „Leader“ diejenigen Softwarehersteller, die ebenso umfangreiche wie leistungsstarke Business-Intelligence(BI)-Plattformen bieten. Zudem ermöglichen „Leader“ ihren Kunden, eine unternehmensweite BI-Strategie umzusetzen. 

„Das umfassende Business-Analytics-Portfolio gibt unseren Kunden Werkzeuge an die Hand, die unmittelbare Wettbewerbsvorteile schaffen. Dazu gehören Prognose-, Modeling- und Optimierungs-Tools für Geschäftsprozesse genauso wie Datenintegration und Reporting“, so Wilhelm F. Petersmann, Country Manager von SAS in Österreich und der Schweiz. „Die Bewertung von Gartner spiegelt unserer Meinung nach also wider, was viele Unternehmen schon heute für sich nutzen.“

Mehr als bei jedem anderen BI-Anbieter setzen die Kunden von SAS – quer durch alle Unternehmensgrößen, vom mittelständischen Betrieb bis zum Konzern – auf  Predictive Analytics und Data Mining. „Unseren Kunden ist es wichtig zu analysieren, was im Unternehmen geschehen ist. Vor allem aber wollen sie wissen, was in ihrem Geschäft geschehen wird, damit sie aktiv werden können“, so Petersmann.

Als ein komplettes System rund um die anerkannt hochwertigen Business Analytics liefert das SAS Framework Antworten auch auf komplexe Fragen zum Geschäftsverlauf von Unternehmen. „Gerade in einem so schwierigen wirtschaftlichen Umfeld wie heute ist es wichtig, mit realistischen Analysen und Szenarien einerseits und zuverlässigen operativen Lösungen andererseits zu arbeiten“, erklärt Petersmann. „Unser Vorteil liegt darin, dass wir nicht nur über eine solide Technologie verfügen, sondern auch über verschiedenste Unternehmens- und Branchenanwendungen, die die Leistungsstärke von SAS voll ausschöpfen. Dazu zählen so verschiedene Lösungen wie Enterprise Risk Management für den Finanzsektor oder Lageroptimierung für den Handel.“

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