Neue Version von SAS Data Management ermöglicht einfache Big-Data-Analysen

Mai 2024

Freie-PM.de: Zürich ---- SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, hat seine Lösung SAS Data Management um neue Technologien und Funktionen erweitert. Die einfache und weitereichende Einbindung von Hadoop sowie die Schnittstelle zu SAP HANA erleichtern die Verarbeitung auch größter Datenmengen. Die neue Version umfasst zudem rollenbasierte Benutzeroberflächen und integriert spezielle Funktionen für Data Stewards. Mit SAS Data Management können sich Mitarbeiter aus allen Fachbereichen Datenbestände ganz nach ihren jeweiligen Anforderungen zusammenstellen - die Datenqualität wird dabei nach allen von der IT festgelegten Standards automatisch gesichert.

Die neuen rollenbasierten Funktionen von SAS Data Management entlasten die IT-Abteilung bei der Verwaltung von Datenbeständen, weil fachliche Bewertungen der Daten auch direkt von den Fachabteilungen vorgenommen werden können. Damit gewinnen IT-Experten wertvolle Zeit für produktive Aufgaben. Der neue SAS Federation Server ermöglicht Anwendern darüber hinaus, Daten aus verschiedensten Quellen zu kombinieren und so fach- oder projektbezogene Ansichten zu erzeugen. Damit erhalten sie Informationen, die optimal auf ihren jeweiligen Bereich zugeschnitten sind, ohne dafür Daten bewegen oder duplizieren zu müssen.

Die wichtigsten Neuerungen auf einen Blick
In-Database-Strategie: Die Daten werden bereits an ihrem Speicherort verarbeitet. Um die marktführende Lösung von SAS auch für Appliances wie Teradata optimal nutzen zu können, wurden in der neuen Version die leistungsstarken Datenqualitätsfunktionen der SAS Lösung für den Einsatz direkt in der Teradata-Plattform erweitert (In-Database-Datenqualität). Auf diese Weise können die Daten ohne Bewegung innerhalb der Datenbank-Appliance im Hinblick auf Datenqualitätsanforderungen bereinigt werden.

Daten-Streaming in Echtzeit: SAS Event Stream Processing sorgt für die nahtlose Einbindung von Streaming-Daten - etwa aus Trading-Aktivitäten, Transaktionssystemen, Smart Grids und standortbasierten Geräten - in Datenmanagement-Prozesse für Echtzeit-Aufgaben mit hohem Volumen. Dank direkter Schnittstellen können Unternehmen sofort auf derartige Daten zugreifen und diese auswerten. Mit der Echtzeit-Analyse dieser Daten sind sie in der Lage, beispielsweise plötzliche Veränderungen in der Kundennachfrage vorherzusagen und entsprechend zu reagieren. So kann zum Beispiel ein Stromversorger durch die Auswertung von Smart-Meter-Daten zum Stromverbrauch Nachfragespitzen antizipieren. Oder ein Financial-Services-Anbieter ist so in der Lage, Handelstransaktionen in Echtzeit zu überprüfen und Risiken beziehungsweise Betrugsdelikte aufzudecken.

Vielzahl an Datenquellen: Der SAS Federation Server ermöglicht die Auswertung von Informationen aus verschiedensten Geschäftsbereichen und Datenquellen. Durch die Bildung einer virtuellen Datenzugriffsschicht inklusive Zugriffsschutzfunktionen und intelligentem Caching können Datenbewegungen und Redundanzen vermieden werden. Überdies lassen sich für die Auswertung durch den Fachbereich benötigte Daten flexibler und schneller bereitstellen. Mit SAS Data Management ist es möglich, Daten aus allen gängigen Datenbanken sowie Applikationen (wie beispielsweise SAP) transparent zu integrieren.

Datenintegration aus SAP: SAS Data Management bietet über die kürzlich geschlossene Technologiepartnerschaft mit SAP eine zertifizierte Schnittstelle zu SAP HANA. Dadurch können Analysen ohne die Bewegung, die Duplizierung und den Abgleich der Datenbestände durchgeführt werden. Darüber hinaus werden aufwendige Berechnungsvorgänge massiv parallelisiert und komplett In-Memory ausgeführt.

Hadoop-Integration: SAS Data Management schafft die Grundlage für die Nutzung zusätzlicher Funktionen in Hadoop-Umgebungen. Dafür ist keine spezielle Hadoop-Expertise nötig; vorhandene SAS Kenntnisse reichen aus. Details dazu unter
Die>http://www.sas.com/hadoop.

Die Kombination von SAS Data Management und Hadoop ist bereits bei verschiedenen Unternehmen im Einsatz - zum Beispiel beim US-amerikanischen Handelskonzern Macys. "Wir setzen SAS Data Management ein, um Daten aus Hadoop zu ziehen und Tausende von Modellen auf Produkt- beziehungsweise Bestandseinheitsebene zu erstellen. Somit können wir die Wahrscheinlichkeit bestimmen, mit der ein Produkt zu einer bestimmten Zeit oder an einem bestimmten Ort verkauft wird, und letztlich unser Sortiment optimieren", erklärt Kerem Tomak, Vice President of Analytics bei Macys.com.

Wie Unternehmen mithilfe von SAS wertvolle Einblicke aus Big Data gewinnen, zeigt das kostenlose Whitepaper SAS Data Management for Big Data:
circa>http://sas-competence-network.com/mediacenter/abstract/client/business-analytics/target/__content__dokumente__white_paper__e4105__views4106__display_ger.html?utm_source=tp&utm_medium=tp&utm_campaign=d_ba_cs_pressemitteilung_data-management-big-data-analysen.

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In der Neckarhelle 162

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Zürich ---- SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, hat seine Lösung SAS Data Management um neue Technologien und Funktionen erweitert. Die einfache und weitereichende Einbindung von Hadoop sowie die Schnittstelle zu SAP HANA erleichtern die Verarbeitung auch größter Datenmengen. Die neue Version umfasst zudem rollenbasierte Benutzeroberflächen und integriert spezielle Funktionen für Data Stewards. Mit SAS Data Management können sich Mitarbeiter aus allen Fachbereichen Datenbestände ganz nach ihren jeweiligen Anforderungen zusammenstellen - die Datenqualität wird dabei nach allen von der IT festgelegten Standards automatisch gesichert.

Die neuen rollenbasierten Funktionen von SAS Data Management entlasten die IT-Abteilung bei der Verwaltung von Datenbeständen, weil fachliche Bewertungen der Daten auch direkt von den Fachabteilungen vorgenommen werden können. Damit gewinnen IT-Experten wertvolle Zeit für produktive Aufgaben. Der neue SAS Federation Server ermöglicht Anwendern darüber hinaus, Daten aus verschiedensten Quellen zu kombinieren und so fach- oder projektbezogene Ansichten zu erzeugen. Damit erhalten sie Informationen, die optimal auf ihren jeweiligen Bereich zugeschnitten sind, ohne dafür Daten bewegen oder duplizieren zu müssen.

Die wichtigsten Neuerungen auf einen Blick
In-Database-Strategie: Die Daten werden bereits an ihrem Speicherort verarbeitet. Um die marktführende Lösung von SAS auch für Appliances wie Teradata optimal nutzen zu können, wurden in der neuen Version die leistungsstarken Datenqualitätsfunktionen der SAS Lösung für den Einsatz direkt in der Teradata-Plattform erweitert (In-Database-Datenqualität). Auf diese Weise können die Daten ohne Bewegung innerhalb der Datenbank-Appliance im Hinblick auf Datenqualitätsanforderungen bereinigt werden.

Daten-Streaming in Echtzeit: SAS Event Stream Processing sorgt für die nahtlose Einbindung von Streaming-Daten - etwa aus Trading-Aktivitäten, Transaktionssystemen, Smart Grids und standortbasierten Geräten - in Datenmanagement-Prozesse für Echtzeit-Aufgaben mit hohem Volumen. Dank direkter Schnittstellen können Unternehmen sofort auf derartige Daten zugreifen und diese auswerten. Mit der Echtzeit-Analyse dieser Daten sind sie in der Lage, beispielsweise plötzliche Veränderungen in der Kundennachfrage vorherzusagen und entsprechend zu reagieren. So kann zum Beispiel ein Stromversorger durch die Auswertung von Smart-Meter-Daten zum Stromverbrauch Nachfragespitzen antizipieren. Oder ein Financial-Services-Anbieter ist so in der Lage, Handelstransaktionen in Echtzeit zu überprüfen und Risiken beziehungsweise Betrugsdelikte aufzudecken.

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Datenintegration aus SAP: SAS Data Management bietet über die kürzlich geschlossene Technologiepartnerschaft mit SAP eine zertifizierte Schnittstelle zu SAP HANA. Dadurch können Analysen ohne die Bewegung, die Duplizierung und den Abgleich der Datenbestände durchgeführt werden. Darüber hinaus werden aufwendige Berechnungsvorgänge massiv parallelisiert und komplett In-Memory ausgeführt.

Hadoop-Integration: SAS Data Management schafft die Grundlage für die Nutzung zusätzlicher Funktionen in Hadoop-Umgebungen. Dafür ist keine spezielle Hadoop-Expertise nötig; vorhandene SAS Kenntnisse reichen aus. Details dazu unter
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Die Kombination von SAS Data Management und Hadoop ist bereits bei verschiedenen Unternehmen im Einsatz - zum Beispiel beim US-amerikanischen Handelskonzern Macys. "Wir setzen SAS Data Management ein, um Daten aus Hadoop zu ziehen und Tausende von Modellen auf Produkt- beziehungsweise Bestandseinheitsebene zu erstellen. Somit können wir die Wahrscheinlichkeit bestimmen, mit der ein Produkt zu einer bestimmten Zeit oder an einem bestimmten Ort verkauft wird, und letztlich unser Sortiment optimieren", erklärt Kerem Tomak, Vice President of Analytics bei Macys.com.

Wie Unternehmen mithilfe von SAS wertvolle Einblicke aus Big Data gewinnen, zeigt das kostenlose Whitepaper SAS Data Management for Big Data:
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