In Analytic Labs sollen Unternehmen laut SAS Institute den Umgang mit Big Data lernen und Fragestellungen erarbeiten. Ein Werkzeug hierzu ist SAS Visual Analytics, das Hadoop-Daten visualisiert.
„Big Data verändert die Spielregeln in der Analysewelt“, berichtet Christian Sporleder, Vice President Center of Excellence Europa und Asia Pacific bei SAS Institute auf dem SAS Big Data Analytics Forum in Frankfurt. Marktstudien hätten ergeben, dass bis zum Jahr 2020 die Menge der verfügbaren Daten im Vergleich zu heute um den Faktor 50 wachsen wird. Parallel zu diesem Datenwachstum müssen laut Sporleder auch die Analysen zulegen. Heute würden gerade einmal fünf Prozent der verfügbaren Daten genutzt.
In den Unternehmen steht laut Sporleder eine digitale Transformation an, bei der sich die bisherigen Geschäftsmodelle dramatisch ändern können: „Wenn der Trend zum Car Sharing zunimmt, müssen sich die Pkw-Hersteller von ihrer klassischen Rolle des Produzenten verabschieden und zum Mobilitätsdienstleister entwickeln.“
Mit Big Data kommen nicht nur mehr sondern auch völlig andere Daten auf die Unternehmen zu, und damit müssten sich auch die Technologien zu deren Speicherung und Analyse ändern. Ging es in bisherigen Data Warehouses zu 90 Prozent um strukturierte Informationen in Datenbanken, so kämen künftig unstrukturierte Daten hinzu, die sich in relationalen Datenbanken nicht mehr sinnvoll verarbeiten ließen. Hadoop sei hierfür eine kostengünstige Speichermöglichkeit.
BI Labs testen neue Daten, neue Fragen und neue BI-Werkzeuge
„In Business Analytics Labs arbeiten Mitarbeiter mit bislang unbekannten Daten und entdecken neuartige Zusammenhänge“, erläutert Andreas Gödde, Director Business Analytics Deutschland, Österreich und Schweiz bei SAS Institute. „Ergeben die Experimente dort einen konkreten Anwendungsfall, so standardisiert die BI-Factory diese analytische Fragestellung und überführt sie in die Produktivumgebung.“
Den Kompetenzzentren für Business Intelligence steht im Rahmen der digitalen Transformation der Unternehmen ein durchgreifender Wandel bevor: „Die klassischen Business Cases funktionieren bei Big Data nur noch begrenzt“, erläutert Andreas Gödde, Director Business Analytics Deutschland, Österreich und Schweiz bei SAS Institute. „Unternehmen sollten sich daher Business Analytics Labs einrichten, die sich speziell um neue Datenquellen und deren Auswertung kümmern.“
Diese Labs sollen die sogenannten BI Factories ergänzen, deren Aufgabe es ist analytische Prozesse abzubilden und weiterzuentwickeln und die Datenmodelle dafür zu entwickeln und zu pflegen. „Da die Unternehmen bei Big Data bislang nur sehr wenige sinnvolle analytische Prozesse kennen, müssen sie experimentieren, um diese zu entwickeln“, fährt Gödde fort. Industrie und Forschung seien die Vorbilder für solche Entwicklungen. Es gehe darum, eine Umgebung zu schaffen, in der sich Mitarbeiter den Umgang mit den neuen Datenquellen sowie die Fähigkeiten bei der Nutzung der dazugehörigen Analysewerkzeuge aneigneten und gleichzeitig quasi spielerisch neue Fragestellungen testeten.
„Ein Business Analytics Lab ist vor allem dazu gedacht, Fähigkeiten zu erlernen, die ich noch nicht habe, mit Daten zu arbeiten, die ich bislang nicht kenne und neuartige Zusammenhänge zu entdecken“, erläutert Gödde. In der Automobilindustrie etwa hätten die BI-Kompetenzzentren in den Unternehmen typischerweise Data Warehouses, die Informationen in ERP-Systemen (unternehmensweite betriebswirtschaftliche Standardsoftware) auswerten. Wollten nun Entwickler Sensordaten auswerten, so bauten die BI-Labs testweise ein Hadoop-System auf. Hätten die Experimente einen konkreten Anwendungsfall für eine analytische Fragestellung ergeben, so werde dieser standardisiert und in die Produktivumgebung überführt. Darum wiederum kümmere sich die BI-Factory.
SAS Data Loader erschließt Hadoop-Daten im Browser
Die technologische Basis für die Analytic Factory stellt die SAS Analytic Plattform dar. Auch für die Analytic Labs hat SAS Institute zwei Angebote geschnürt: zum einen den SAS Data Loader, eine Web-basierte Schnittstelle für das Hadoop-Framework, zum anderen ein Update von SAS Visual Analytics, ein Werkzeug zur grafischen Analyse. Mit SAS Data Loader sollen Anwender ohne tiefgreifende Kenntnisse auf Hadoop-Daten in den Distributionen von Cloudera und Hortonworks zugreifen. Die Abfrageergebnisse würden in einem Browser zusammengestellt. Anwender könnten von jedem Rechner aus ohne Hilfe der IT-Abteilung auf Big-Data-Bestände zugreifen. Zu deren Verwaltung liefere SAS Data Loader Funktionen wie Transformation, Bereinigung, Integration oder Loading. Die integrierten Komponenten SAS Code Accelerator und SAS Data Quality Accelerator sorgten für die Skalierung und ermöglichten eine Kontrolle der Datenqualität. Die Analyse der Hadoop-Daten finde im SAS LASR Analytics Server statt.
SAS Visual Analytics wertet Informationen grafisch aus
SAS Visual Analytics und SAS Visual Statistics stellen eine Self-Service-Umgebung für die grafische Auswertung dar, die sich an Fachanwender richtet. Mit Hilfe der interaktiven Visualisierung sollen auch Anwender ohne tiefe Statistik-Kenntnisse durch die Daten navigieren und Zusammenhänge erkennen. Im Rahmen der Flussanalyse beispielsweise werde in einem automatisch erzeugten Diagramm sichtbar, wie Geschäftstransaktionen ablaufen. Ein Online-Händler sei damit in der Lage, die Bewegungen der Besucher auf seiner Webseite vom Aufruf bis zum Verlassen nachzuvollziehen. Verantwortliche könnten so Schwachstellen erkennen, die das Erreiche der Ziele möglicherweise gefährden.
Eine weitere neue Funktion von SAS Visual Analytics ist die automatische Orientierung an Zielgrößen. Der Benutzer definiere seine Zielgröße für eine bestimmte Kennzahl und die Lösung zeige automatisch auf, welche Faktoren dafür in welchem Umfang angepasst werden müssten. Für die Sentimentanalyse schließlich wertet SAS Visual Analytics Textdokumente aus. Die Analyse erfasse nicht nur die Häufigkeit vom Begriffen, Kommentaren oder Callcenter-Aufzeichnungen, sondern auch deren Inhalte und Tonalität. So ließen sich Trends und Tendenzen erkennen.
Die integrativen Fähigkeiten von SAS Visual Analytics umfassten das Highspeed-Loading aus der In-Memory-Datenbank SAP HANA sowie die Hadoop-Unterstützung der Distributionen Cloudera Impala und Pivotal HD. Applikationen für mobile BI unterstützten die Betriebssysteme Apple iOS und Android. jf
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