Business Analytics: Drei Megatrends

“Einerseits steigt die Datenflut in allen IT-Bereichen weiterhin rapide an, andererseits werden die Analytics-Lösungen immer preiswerter”, sagt SAS-Marketingchef Jim Davis. Hauptgrund für den Preisverfall sei, dass die Basistechnologie praktisch unverändert ist und jeweils nur andere User-Interfaces und Templates zu erstellen sind. Einen besonderen Schwerpunkt würde dabei das Gesundheitswesen bilden, da hier mit Hilfe von entsprechenden statischen Verfahren eine neue Form der Früherkennung entsteht. “Vor allem beim Aufspüren von seltenen Krankheiten lassen sich mit Hilfe von Analytics ganz neue Erkenntnisse gewinnen”, sagt Laurie Rose, Produktmarketing-Chefin bei SAS für die Bereiche Life-Science und Gesundheitswesen.

Besonders interessant sind Entwicklungen im Bereich High Performance Analytics (HPA). “Die Verbindung von HPA mit umfangreichen Datawarehouse-Anwendungen bietet den Daten-Analysten Ergebnisse in Sekunden oder Minuten – statt früher in Tagen oder gar Wochen”, sagt Keith Collins, Cheftechnologe des BI/BA-Spezialanbieters. Hierzu böten die SAS-Analytics neuerdings auch die Möglichkeit des direkten Modelling unter Umgehung des Samplings. Das mache die Ergebnisse präziser, was vor allem bei den Predictive Analytics von großer Bedeutung sei.

Die Kehrseite davon ist ein wesentlich höherer Rechenaufwand. Um das abzumildern, nutzen die neuen HPA-Analytics von SAS vor allem die In-Memory-Technologien. Doch dafür sind umfangreiche Abstimmungen mit der Hardware erforderlich. Erwartungsgemäß hat SAS dazu eine tiefer gehende Kooperation mit Teradata angekündigt. Interessant ist darüber hinaus auch eine neue Hardware-Kooperation mit EMC, die aus EMCs Akquisition von Greenplum im vergangenen Jahr hervorgegangen ist. Keine Kooperation gibt es dagegen mit HP und IBM. HP ist sehr mit SAP und Business Objects verbunden und IBM will seit den Akquisitionen von Cognos und SPSS alles selbst aus einer Hand anbieten.

Immer mehr Aufmerksamkeit gilt den Social-Media-Daten, dessen Auswertung bei SAS unter Überschrift ‘Text-Analytics’ fungiert und alle Bereiche von unstrukturierten Daten umfasst. Obwohl diese Technologie im Vergleich zur Analyse von strukturierten Daten noch sehr in den Kinderschuhen steckt, gibt es erste Erfolge. “Wir können inzwischen mit hoher Sicherheit erkennen, ob in einem Posting über ein bestimmtes Produkt oder über ein Unternehmen Positives oder Negatives gesagt wird, über die Menge der Postings hinweg lässt sich dann auch ein Trend ablesen”, sagt Davis über den gegenwärtigen Stand dieser besonders neuen Form der Analytics.

Dritter Megatrend bei den Analytics ist deren zunehmende Einbettung in Business Process Software. “Viele Anwender merken nicht mehr, dass beispielsweise für Entscheidungshilfen und Daten-Visualisierungen umfangreiche Analytics im Hintergrund ablaufen”, sagt Malene Haxholdt, Produkt-Marketing-Managerin für die Analytics bei SAS. Basis dafür sind immer leistungsfähiger gewordenen Realtime-Analytics, die sich über Standard-Schnittstellen vor allem mit CRM– und SCM-Lösungen integrieren lassen. Besonders bekannte Anwendungen davon sind die sogenannten What-if-Fragen, bei denen die Konsequenzen von alternativen Geschäftsentscheidungen in Echtzeit simuliert werden.