SAS bietet mit der SAS9 Enterprise-Intelligence-Plattform erweiterte Funktionen für Grid Computing

• Einzigartige Funktionalitäten für das automatisierte Grid Management
• SAS baut Partnerschaft mit Platform Computing und IBM aus

Heidelberg, 18. Januar 2006 -  SAS, der weltweit größte Business-Intelligence-Anbieter, bietet mit seiner SAS9 Enterprise-Intelligence-Plattform jetzt erweiterte Funktionen für Grid Computing. Diese neuen Möglichkeiten für das automatisierte Grid Management bedeuten für die Anwender mehr Flexibilität, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bei unternehmensweiten Lösungen. So können rechenintensive SAS Anwendungen einfacher und kostengünstiger im gesamten Unternehmen verteilt werden – und damit mehr Daten in kürzerer Zeit integriert und analysiert werden.

Ständig steigende Datenmengen und wachsender Zeitdruck sind eine große Herausforderung für Unternehmen, insbesondere bei rechenintensiven Anwendungen wie Datenintegration und Data Mining – Aufgaben, die unerlässlich für präzise strategische Entscheidungen sind. Aus diesem Grund hat SAS die Partnerschaft mit Platform Computing, dem größten Anbieter von Softwarelösungen für das Grid Computing, ausgeweitet: Funktionalitäten für Grid Computing werden in die Lösungen SAS Enterprise Miner und SAS ETL Server integriert und verbessern so die Planung und den Arbeitsablauf zeitintensiver Projekte.

SAS ist darüber hinaus Gründungsmitglied des „IBM Grid and Grow Program“ – ein Angebot, das Unternehmen in Schlüsselbranchen, etwa der Industrie, dem Finanz- und öffentlichen Sektor, bei der Einführung von Grid Computing hilft. Damit wird die Grid-Fähigkeit der SAS Lösungen für den Einsatz auf der führenden IBM eServer BladeCenter-Technologie weiter optimiert.
 
Die SAS Grid-Umgebung eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten zur Datenverarbeitung: Mit der Beschleunigung des Datenintegrationsprozesses durch Grid Computing können strategisch relevante Daten internen Zielgruppen noch schneller zur Analyse bereitgestellt werden – in Bereichen wie Customer Relationship, der Warenwirtschaft oder Lieferantenbeziehungen. Besonders wichtig ist dies auch für Compliance Reporting und RFID. Mit der unternehmensweiten Verbreitung der Datenanalysefunktion über ein Grid sind Unternehmen in der Lage, mehr Daten für tiefer gehende Analysen zu verarbeiten. Damit sind präzisere Vorhersagen und Planungen möglich. Eine Bank kann so beispielsweise den Scoring-Prozess in einer wachsenden Zahl von Kundendatensätzen beschleunigen, um die Zeit für die Vergabe von Krediten zu verkürzen. Pharmaunternehmen sind mit SAS in der Lage, zusätzliche Analyseprozeduren einzufügen und damit die Analyse von Marktdaten zu präzisieren.

Die SAS9 Enterprise-Intelligence-Plattform ist eine umfassende und erweiterbare BI-Architektur, in der alle Schritte zur „Wissensgenerierung“ integriert sind – von der Datenextraktion und Sicherung der Datenqualität über das Warehousing, die Analyse und Prognose bis hin zum Reporting und zur Informationsverteilung. Damit bietet SAS eine solide Business-Analytics-Architektur für die strategische Steuerung auf jeder Unternehmensebene.

Gunther Schuck, Data Warehouse Services Manager bei HVB Systems, erläutert, wie das Unternehmen von den Grid-Computing-Funktionalitäten profitiert: „Mit wenigen Mausklicks können wir jetzt entscheiden, ob wir Prozesse synchron oder auf SMP-Maschinen laufen lassen – oder ob wir sie in einem Grid verteilen. So können wir die bestehende Hardware am besten nutzen und die Zeit für Setup, Entwicklung und Wartung reduzieren.“

„Mit den neuen Grid-Funktionen sind wir Vorreiter im Markt“, erklärt Georg Franzke, Business Expert im Competence Center Business Intelligence bei SAS. „Kein anderer Anbieter liefert einen so hohen Grad an Grid-Automatisierung für Datenintegrations- und Data-Mining-Projekte. Wir entwickeln derzeit weitere Grid-fähige Anwendungen. Da Grid eine wachsende Rolle spielt, arbeiten wir noch stärker mit führenden Technologieunternehmen wie IBM und Platform Computing zusammen: So erleichtern wir es den Kunden, SAS Lösungen auch auf ihren Grid-Computing-Systemen einzusetzen.“

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