SAS macht Business-Intelligence-Software echtzeitfähig

Der Business-Intelligence-Spezialist SAS Institute integriert In-Memory-Technologie in seine Software-Pakete. Unternehmen können ihre Daten damit schneller und zeitnäher analysieren und kurzfristige Entscheidungen besser unterstützen.

SAS Institute, einer der großen Hersteller im Bereich Business Intelligence, wartet neuerdings mit einer eigenen In-Memory-Technologie auf, die neben Datenhaltung im Arbeitsspeicher auf Blade-Technologien setzt. Ergänzend wurden neue Verfahren entwickelt, um Daten aus dem Arbeitsspeicher zu analysieren. Ziel sind komplette Systeme zur Auswertung auch größter Datenmengen. »Schnellere Analysen bedeuten bessere Antworten in kürzerer Zeit für treffsichere Entscheidungen«, betont Jim Goodnight, CEO und Gründer von SAS. Das Unternehmen von der amerikanischen Ostküste hat in der Vergangenheit bereits High-Performance-Datenanalysen unterstützt: namentlich durch Verarbeitung in der Datenbank und Grid-Strukturen.

Der Software-Hersteller wird noch in diesem Jahr seine neue In-Memory-Technologie in Lösungen für das Risikomanagement und für Handelsunternehmen einbauen. Als Pilotkunden arbeiten renommierte Unternehmen bereits damit. Die amerikanische Kaufhauskette Macy's etwa beschleunigt komplexe Berechnungen zur Sortimentsplanung und für die Preisgestaltung im Abverkauf. Finanzdienstleister untersuchen aktuelles Marktgeschehen mit der neuen Software. Der IT-Riese Hewlett-Packard wird die High-Performance-Software von SAS in eigene Lösungen aus Hard- und Software integrieren, um die Implementierungszeiten zu verkürzen.

Wenn analytische Programme auf Daten zugreifen können, die im Arbeitsspeicher gehalten werden, bekommt die Auswertung eine andere Dimension. Traditionell werden Daten aus der Vergangenheit in separaten Datenbanken zusammengeführt und mit mehr oder weniger großer zeitlicher Verzögerung untersucht, um Managern bei langfristigen Entscheidungen Hilfestellung zu geben. Lassen sich Daten nahezu in Echtzeit analysieren, können auch kurzfristige Entscheidungen unterstützt werden: etwa im Dialog eines Kundenberaters im Call Center oder per Automatismus auf einer E-Commerce-Website.