Heidelberg, 9. Mai 2012 ---- SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, erweitert zum dritten Quartal 2012 seine leistungsfähige In-Memory Analytics-Software um High-Performance Textmining. Mit SAS High-Performance Analytics erhalten Unternehmen auch Einblick in unstrukturierte Daten aus E-Mails, Social Media, Call-Center-Aufzeichnungen oder Textdokumenten. Die Lösung reduziert die Zeit für die Analyse riesiger Mengen strukturierter und unstrukturierter Rohdaten von Tagen auf Stunden, von Minuten auf Sekunden, ohne die Auswahl auf Stichproben zu beschränken oder nur simple Analytics-Methoden zu nutzen. SAS High-Performance Analytics kann direkt auf Datenbanken von Teradata und Greenplum angewendet werden.
Unstrukturierte Daten machen mehr als 80 Prozent aller heute verfügbaren Daten aus, ihre Analyse ist aber sehr aufwendig. Traditionelle Rechnerarchitekturen sind damit rasch überfordert. SAS High-Performance Analytics verarbeitet auch die größten Textarchive ("Big Data"), und legen verdeckte Beziehungen in unstrukturierten Daten offen. So können Unternehmen beispielsweise ungenutzte Kundensegmente oder Probleme bezüglich Qualität und Kundenzufriedenheit entdecken.
"Die Menge der Unternehmensdaten und damit ihr Wert ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen. Diese enormen Berge strukturierter und unstrukturierter Daten benötigen zwei Dinge, um für die Entscheidungsfindung wertvoll zu sein", sagt Surya Mukherjee, Senior Analyst bei Ovum. "Erstens: Die riesige Datenmenge muss von den Nutzern abstrahiert werden, um die Rechnerkapazität nicht zu sehr zu beanspruchen. Und zweitens müssen die Erkenntnisse schnell an Entscheidungsträger weitergegeben werden - bevor eine Chance verstreicht oder eine riskante Situation sich in eine Katastrophe verwandelt. SAS High-Performance Analytics haben das Potenzial, signifikanten Mehrwert aus den Daten zu schöpfen, Antworten quasi in Echtzeit zu generieren und Wettbewerbsvorteile zu erzeugen", so Mukherjee weiter.
"High-Performance Analytics ist die wichtigste Neuerung von SAS in den letzten zehn Jahren", sagt Jim Goodnight, Gründer und CEO von SAS. "Unternehmen sammeln immense Datenmengen, die Antworten auf Fragen liefern könnten, die sich zuvor noch niemand zu stellen getraut hatte. Denn der Analyseprozess dauerte bisweilen so lange, dass die Antworten bereits irrelevant waren, wenn der Computer endlich mit den Berechnungen fertig war. High-Performance Analytics gibt die Antworten dann, wenn die Information nützlich ist und lässt dennoch genügend Zeit, mehrere Möglichkeiten zu erforschen."
Zwei Beispiele:
- Ein großer US-amerikanischer Einzelhändler erstellt mit SAS High-Performance Analytics eine ladenspezifische Preisbildung in der mehr als 270 Millionen Einzelpreise jede Woche enthalten sind. Was einst mehr als 30 Stunden für die Berechnung brauchte, geht heute mit SAS High-Performance Analytics in zwei. Der Einzelhändler kann so seine Preise häufiger anpassen, auf Marktbedingungen reagieren und den Gewinn maximieren.
- Eine asiatische Bank bewertet ihr komplexes Kapitalmarktportfolio mit 100.000 Instrumenten über mehrere Zeitzonen mit mehr als 100.000 Szenarien in weniger als 30 Minuten. Möglich ist dies mit SAS High-Performance Analytics-Technologie, die das Portfolio-Risiko on-demand innerhalb eines Tages berechnet.
SAS High-Performance Analytics kann auch in der Produktion sehr nützlich sein: Aus Produkt- und Einzelteilekatalogen, die Millionen von Volltextbeschreibungen enthalten, lassen sich mit SAS Vorhersagemodelle erstellen. Diese könnten dann dazu genutzt werden, neue Kundendienstanfragen mit der geeigneten Information zu verbinden und Lieferungen in Echtzeit zu priorisieren.
Zu SAS High-Performance Analytics gehören auch SAS Visual Analytics. Damit können Experten aus den Fachabteilungen mittels interaktiver Grafiken Daten explorativ untersuchen ohne Unterstützung aus der IT-Abteilung in Anspruch nehmen zu müssen.
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Aktuelle Informationen zu PBLS finden Sie zudem im Internet unter http://www.sas.com/... und http://www.sas.com/....
Unstrukturierte Daten machen mehr als 80 Prozent aller heute verfügbaren Daten aus, ihre Analyse ist aber sehr aufwendig. Traditionelle Rechnerarchitekturen sind damit rasch überfordert. SAS High-Performance Analytics verarbeitet auch die größten Textarchive ("Big Data"), und legen verdeckte Beziehungen in unstrukturierten Daten offen. So können Unternehmen beispielsweise ungenutzte Kundensegmente oder Probleme bezüglich Qualität und Kundenzufriedenheit entdecken.
"Die Menge der Unternehmensdaten und damit ihr Wert ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen. Diese enormen Berge strukturierter und unstrukturierter Daten benötigen zwei Dinge, um für die Entscheidungsfindung wertvoll zu sein", sagt Surya Mukherjee, Senior Analyst bei Ovum. "Erstens: Die riesige Datenmenge muss von den Nutzern abstrahiert werden, um die Rechnerkapazität nicht zu sehr zu beanspruchen. Und zweitens müssen die Erkenntnisse schnell an Entscheidungsträger weitergegeben werden - bevor eine Chance verstreicht oder eine riskante Situation sich in eine Katastrophe verwandelt. SAS High-Performance Analytics haben das Potenzial, signifikanten Mehrwert aus den Daten zu schöpfen, Antworten quasi in Echtzeit zu generieren und Wettbewerbsvorteile zu erzeugen", so Mukherjee weiter.
"High-Performance Analytics ist die wichtigste Neuerung von SAS in den letzten zehn Jahren", sagt Jim Goodnight, Gründer und CEO von SAS. "Unternehmen sammeln immense Datenmengen, die Antworten auf Fragen liefern könnten, die sich zuvor noch niemand zu stellen getraut hatte. Denn der Analyseprozess dauerte bisweilen so lange, dass die Antworten bereits irrelevant waren, wenn der Computer endlich mit den Berechnungen fertig war. High-Performance Analytics gibt die Antworten dann, wenn die Information nützlich ist und lässt dennoch genügend Zeit, mehrere Möglichkeiten zu erforschen."
Zwei Beispiele:
- Ein großer US-amerikanischer Einzelhändler erstellt mit SAS High-Performance Analytics eine ladenspezifische Preisbildung in der mehr als 270 Millionen Einzelpreise jede Woche enthalten sind. Was einst mehr als 30 Stunden für die Berechnung brauchte, geht heute mit SAS High-Performance Analytics in zwei. Der Einzelhändler kann so seine Preise häufiger anpassen, auf Marktbedingungen reagieren und den Gewinn maximieren.
- Eine asiatische Bank bewertet ihr komplexes Kapitalmarktportfolio mit 100.000 Instrumenten über mehrere Zeitzonen mit mehr als 100.000 Szenarien in weniger als 30 Minuten. Möglich ist dies mit SAS High-Performance Analytics-Technologie, die das Portfolio-Risiko on-demand innerhalb eines Tages berechnet.
SAS High-Performance Analytics kann auch in der Produktion sehr nützlich sein: Aus Produkt- und Einzelteilekatalogen, die Millionen von Volltextbeschreibungen enthalten, lassen sich mit SAS Vorhersagemodelle erstellen. Diese könnten dann dazu genutzt werden, neue Kundendienstanfragen mit der geeigneten Information zu verbinden und Lieferungen in Echtzeit zu priorisieren.
Zu SAS High-Performance Analytics gehören auch SAS Visual Analytics. Damit können Experten aus den Fachabteilungen mittels interaktiver Grafiken Daten explorativ untersuchen ohne Unterstützung aus der IT-Abteilung in Anspruch nehmen zu müssen.
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Aktuelle Informationen zu PBLS finden Sie zudem im Internet unter http://www.sas.com/... und http://www.sas.com/....
