Der Kundenstamm des Software-Herstellers SAS setzt hauptsächlich auf On-Premises. Für grosse Datenmengen des Internet of Things ist die Hadoop-Plattform 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. 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 SAS-CEO Jim Goodnight. Rund 3000 US-Dollar pro Terabyte für herkömmliche Storage stünden 1000 US-Dollar für Hadoop-Lösungen gegenüber. SAS setzt massiv auf Hadoop-Systeme.
Bereits an der SAS-Benutzerkonferenz «Global Forum» im April waren Hadoop-Unterstützer allgegenwärtig – als Aussteller, Diskussionsteilnehmer, Gastredner und Präsentatoren. An der Technologiekonferenz «Analytics» 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.
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 am ehesten Hadoop.
Für Clouderas Chief Strategy Officer Mike Olson stand an dem Anlass ausser Diskussion, welcher Anbieter für die Verarbeitung von Hadoop-Daten am besten geeignet ist: «Bei Advanced Analytics klafft zwischen SAS und den anderen 15 Anbietern eine grosse Lücke», sagte er. Der Software-Lieferant biete Technologie, die Analytik zu den verteilt gespeicherten Daten zu bringen statt die Daten für die Auswertung erst zusammensammeln zu müssen. Mit Event Stream Processing sei auch eine Analyse in Echtzeit möglich, ergänzte Herb Cunitz, President von Hortonworks.
Stark bei On-Premises
Mit Hadoop und den Lösungen von Cloudera sowie Hortonworks will SAS den Kunden eine Möglichkeit anbieten, 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.
