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Montag, 14.05.2012
SAS-Boss Jim Goodnight über Big Data und afghanische Attentäter

Jim Goodnight SAS
"Für ambitionierte Datenanalyse ist HANA nicht geeignet", sagt der CEO des US-Softwareherstellers SAS im Gespräch mit inside-it.ch. Ausserdem erzählt er, in welchen Bereichen die Analyse-Software von SAS zum Einsatz kommt.
 
Auch wenn der CEO des weltweit grössten, privaten Softwareherstellers das Konzept von SAPs HANA grundsätzlich gut findet, so stellte SAS-CEO Jim Goodnight (Foto) auf der SAS-Konferenz "Premier Business Leadership Series" in Amsterdam dennoch klar: "HANA ist eine sinnvolle Kombination aus In-Memory-Technologie und einer relationalen Datenbank, die SQL-Querys beantwortet. Aber für Hochleistungs-Datenanalyse ist HANA nicht geeignet", so Goodnight, der nebenbei gesagt einer der reichsten Menschen der Welt ist.
 
Schützenhilfe bekam er von seinem Kronprinzen Jim Davis. Der immer wieder als Goodnights Nachfolger gehandelte smarte Chief Marketing Officer machte anhand des Big-Data-Trends klar, dass nach Meinung des Softwareherstellers aus North Carolina nur wenige Unternehmen in Zukunft eine Chance haben werden, in diesem Markt "mitzuspielen". Davis: "Big Data heisst nichts anderes, als dass die Daten nicht mehr in eine relationale Datenbank passen. Das gleiche gilt für die Speicherarchitektur, auch hier greifen althergebrachte relationale Architekturen nicht mehr."
 
Zur Unterstützung ihrer These präsentierten die beiden Manager erste, praktikable Erfolge in der Big-Data-Analyse. So nutzt die amerikanische Warenhauskette Macy's SAS High-Performance Analytics, um ihre Preisgestaltung bis auf die Ebene einzelner Filialen herunter zu rechnen, und zwar für mehr als 270 Millionen Artikel pro Woche. Vor dem Einsatz der neuen Software brauchte das Unternehmen dafür über 30 Stunden, nun vergehen gerade einmal noch zwei. Diese Big-Data-High-Performance-Analyse ist für Goodnight "die wichtigste Neuerung von SAS in den letzten zehn Jahren". Auch deshalb kündigte das Unternehmen nun an, seine In-Memory-Analytics-Software um High-Performance-Textmining zu erweitern.

Big-Data-Analyse mittels Text-Mining
Damit sollen Unternehmen auch detailreiche Einblicke in unstrukturierte Daten aus E-Mails, Social Media, Call-Center-Aufzeichnungen oder Textdokumenten erhalten. Derartige unstrukturierte Daten würden heute mehr als 80 Prozent aller verfügbaren Daten ausmachen, ihre Analyse sei aber sehr aufwendig und traditionelle Rechnerarchitekturen seien damit rasch überfordert. SAS High-Performance Analytics könne, so verspricht es zumindest der Hersteller, auch die grössten Textarchive analysieren und etwa verdeckte Beziehungen in unstrukturierten Daten offenlegen. So sollen Unternehmen beispielsweise ungenutzte Kundensegmente oder Probleme bezüglich Qualität und Kundenzufriedenheit entdecken.
 
Jim Goodnight: "Damit ist es möglich, deutlich effizientere Marketingkampagnen zu steuern, als es früher der Fall war und wir gesagt haben: 'So, jetzt schreiben wir alle männlichen Weissen zwischen 30 und 45 an, die einen Ferrari fahren.'"
 
SAS-Analyse in Afghanistan
Der SAS-CEO machte aber auch deutlich, dass der Big Data-Trend gerade erst begonnen habe und die richtige Massenwelle noch auf den Markt schwappen werde. Demnach würden allein Festplatten, Computer oder Switches tagtäglich Billionen von Daten generieren, die es künftig auszuwerten gelte. Hinzu käme eine ähnliche Menge an transaktionalen Daten, etwa durch Autos, die mit GPS-Empfängern ausgestattet seien oder Smart Meter in der Energieversorgung, "die alle 15 Minuten ein Status-Update abgeben", so Goodnight. Sein Fazit: "Diese maschinengenerierten, gigantisch grossen Datenmengen - das ist das echte Big Data."
 
Strategisch setzt SAS indes auch stark auf vorhersagende Analyse. Ungewöhnlich offen schilderte Jim Goodnight im Gespräch mit inside-it.ch, dass auch die US-amerikanischen Streitkräfte im Kampfeinsatz in Afghanistan auf seine Software setzen würden: "Sie benutzen unsere Analyse, um vorherzusehen, wo unkonventionelle Sprengfallen versteckt sind. Die Genauigkeit liegt dabei bei 30 Prozent, was ein sehr guter Wert ist", so Goodnight. Ebenso arbeitet SAS mit dem IT-Unternehmen Compuware zusammen, um Hardware-Ausfälle in Rechenzentren vorauszusagen. Darüber hinaus setzen nach Goodnights Aussagen einige Betreiber von Ölbohrinseln in der Nordsee auf die SAS Predictive Analysis, um die Wartung zu optimieren und somit Fehler auszumerzen, bevor diese überhaupt aufgetreten sind. (Sven Hansel)
 
Interessenbindung: Der Autor nahm auf Einladung von SAS an der Premier Business Leadership Series in Amsterdam teil.
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