SAP HANA lässt SAS völlig kalt
Bei der Frage, ob ihm SAPs Erfolg mit HANA Sorgen bereite, antwortete SAS-CEO Jim Goodnight im Gespräch mit silicon.de gewohnt lakonisch: “Hat die SAP mit Hana Erfolg? In der Tat, ich höre viele Geschichten darüber, aber …”
Ungefragt und trocken wie ein Saharawind fügte Goodnight an, dass ihn die Datenbank-Innovation aus Baden auch ansonsten kalt lasse: “Das Konzept von HANA ist richtig gut, also Daten In-Memory zu behandeln und dies mit einer relationalen Datenbank zu koppeln, die SQL-Querys beantwortet. Allerdings ist das nicht unser Geschäft. Wir beschäftigen uns mit Hochleistungs-Datenanalyse, und dafür ist HANA nicht geeignet. Es geht in Wirklichkeit um Advanced Analytics versus In-Memory-SQL.”
Diese Ansage saß auf der “Premier Business Leadership Series” in Amsterdam, bei der SAS Kunden und jene in spe auf seine Produktstrategien einschwor. Klares Signal an den Markt dabei: Die Analyse von Big Data erfordere eine grundsätzlich andere als herkömmliche BI-Architektur oder gar das neue Produkt aus Walldorf. “Denn was ist Big Data? Im Grunde nichts anderes, als dass die Datenmenge zu umfangreich ist, als man sie mit einem relationalen Datenbank-System auswerten könne”, so Jim Davis, Chief Marketing Officer von SAS. Mittlerweile, so Davis weiter, sei man bei SAS in der Lage, Abfragen mit bis zu 300 verschiedenen Variablen zu modellieren. Und vorbei sei außerdem die Zeit, in der die Kunden Auswertungszeiten von mehreren Stunden akzeptieren würden, heute müsse man Antworten in wenigen Minuten parat haben. “Und auf diesem Level sind wir angekommen: von acht Stunden runter auf zwei Minuten Antwortzeit”, so der SAS-CMO.
Eine solche Rechen- und Analysepower verspricht SAS mit seinem neuen “High-Performance Textmining” als Teil der In-Memory Analytics-Software. Auch dieses Tool widmet sich dem Big-Data-Trend. Damit sollen Unternehmen detailreiche Einblick 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.Diese High-Performance-Software ist so Goodnight, “die wichtigste Neuerung von SAS in den letzten zehn Jahren”. Ein erster großer Kunde ist der US-amerikanische Einzelhändler Macy´s, der mit High-Performance Analytics (HPA) eine ladenspezifische Preisbildung aufgrund von etwa Kaufkraft in der Umgebung, Wetterdaten oder Wettbewerbssituation realisiert. In dieser Berechnung sind mehr als 270 Millionen Einzelpreise jede Woche enthalten sind. Dafür brauchte Macy´s früher mehr als 30 Stunden, mit dem SAS-Tool sind derlei Analysen in zwei Stunden erledigt, verspricht der Hersteller.
Bei der Plattformstrategie für seine High-Performance-Bestrebungen geht SAS ebenfalls einen eigenen Weg und erteilt dem Hadoop-Hype eine klare Absage. “Wenn unser HPA auf Blades eingesetzt werden soll, die mit keiner Datenbank unterlegt sind, dann liegen die Daten in der Regel auf einem Hadoop Filesystem. Ansonsten arbeiten wir sehr intensiv mit Greenplum und Teradata zusammen und sehen keinen Bedarf an weiteren strategischen Partnerschaften”, erläutert Jim Goodnight.
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