02.11.2015
Analytics2015-Konferenz
1. Teil: „SAS setzt für Big Data auf Hadoop“
SAS setzt für Big Data auf Hadoop
Autor: Mark Schröder
Shutterstock/Tashatuvango
Der Kundenstamm des Software-Herstellers SAS setzt hauptsächlich auf On-Premise-Systeme. Für große Datenmengen wie beim Internet der Dinge ist die Hadoop-Plattform jedoch die Lösung der Wahl.
Unternehmen sammeln seit Jahren Kundendaten für mögliche zukünftige Geschäfte. Vielerorts stellt das Management die Frage, wie sich ein geschäftlicher Nutzen aus den Daten ziehen lässt. Erst wenige haben eine Antwort gefunden, eine Universallösung gibt es nicht.
Software-Herstellers SAS Jim Goodnight. Rund 3.000 Dollar pro Terabyte für herkömmliche Storage-Systeme stünden 1.000 Dollar für Hadoop-Lösungen gegenüber. SAS setzt deswegen jetzt massiv auf Hadoop-Systeme.
Unterdessen belasten die Datenmengen allerdings die IT-Budgets: Speicherplatz auf Enterprise-Maschinen kostet viel Geld. "Bei Kunden gehen DB2- und Oracle-Lizenzkosten durch die Decke", weiß der CEO des Bereits auf der SAS-Benutzerkonferenz "Global Forum" im April waren Hadoop-Unterstützer allgegenwärtig – als Aussteller, Diskussionsteilnehmer und Gastredner. Auf der Technologiekonferenz "Analytics2015" in Las Vegas vergangene Woche war die Präsenz ebenfalls massiv. "Da wir einen effizienten und effektiven Speicher für große Datenmengen benötigen, ist Hadoop extrem wichtig für SAS", begründete Mitgründer Goodnight die Partnerschaft mit Anbietern wie Cloudera und Hortonworks.
2. Teil: „Analytik-Agenten für Hadoop“
Analytik-Agenten für Hadoop
Gemeinsam mit Cloudera und Hortonworks habe SAS schon hunderte Hadoop-Projekte bei Kunden realisiert, wusste der CEO an der Konferenz zu berichten. Wenn Unternehmen neu mit dem Internet of Things begännen zu arbeiten, würde der Speicherplatz schnell rar. Dann müsste eine Plattform für die Verarbeitung großer Datenmengen her – nach Goodnights Meinung ist das am ehesten Hadoop.
Stark bei On-Premise-Lösungen
Mit Hadoop und den Lösungen von Cloudera sowie Hortonworks will SAS den Kunden eine Möglichkeit bieten, sich Big Data zu erschließen. Die große Mehrheit der SAS-Anwender setzt auf On-Premises. Wenn die Kundendaten nun aber schon öffentlich sind (Facebook-Posts, Handy-Ortungsdaten oder User-Kommentare in Foren), müssen sie nicht extra für die Analyse in - teure - Enterprise-Storage eingelagert werden. Es genügt, eine Analytik dort hin zu senden, wo sich die Informationen befinden. Die Resultate lassen sich anschließend immer noch unternehmensintern sammeln und für das zukünftige Geschäft aufbereiten.
Für Manager, die weiterhin vor der Frage stehen, was sie mit den jahrelang gespeicherten Kundendaten machen sollen, hatte SAS-Marketingchef Jim Davis an der Konferenz den Vorschlag: "Ein Big Data-Projekt startet idealerweise mit der Visualisierung." In den grafisch aufbereiteten Daten ließe sich oftmals ablesen, für welches Geschäft sich die Informationen nutzen lassen.
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