SAS ist "Leader" im Magic Quadrant für Advanced-Analytics-Plattformen

[SAS Institute GmbH - 02.03.2015] Heidelberg, 02. März 2015 ---- SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, wird von Gartner in seinem aktuellen Report "Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms" als Leader geführt. Die Analysten geben dem Unternehmen die Höchstbewertung für seine "Ability to Execute".

"SAS verfügt über eines der umfassendsten Angebote an Advanced-Analytics-Lösungen", erklärt Jim Davis, Executive Vice President und Chief Marketing Officer bei SAS. "Immer mehr Kunden setzen gerade bei Big-Data-Initiativen auf SAS, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, ihre Kunden zu verstehen, Risiken zu managen, Betrugsversuche aufzudecken - um nur einige von zahlreichen Einsatzszenarien zu nennen. Unsere Kunden wissen vor allem die umfassende Funktionalität von SAS Analytics sowie die Zuverlässigkeit, das Fachwissen, Support, Skalierbarkeit und Dokumentationsmöglichkeiten von SAS zu schätzen. Big Data ist nur sinnvoll, wenn sie mithilfe von Advanced Analytics ausgewertet wird - und SAS Software begleitet den gesamten Prozess von den Daten zur Entscheidungsfindung."

SAS setzt im Bereich Advanced Analytics auf zwei Trends. Einerseits soll Analytics näher an die Daten gebracht werden, weshalb SAS die Verarbeitung in die verteilte Big-Data-Infrastruktur von Hadoop verlagert hat, unter anderem für SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics und SAS In-Memory Statistics for Hadoop. Andererseits soll Advanced Analytics so einfach zu bedienen sein, dass auch Mitarbeiter in den Fachabteilungen ohne besondere IT-Kenntnisse oder die Management-Ebene damit arbeiten können. Mit intuitiver Point-und-Click-Oberfläche und grafischer Aufbereitung adressieren SAS Visual Analytics und SAS Visual Statistics genau diese Anforderungen.

Somit begleitet SAS seine Kunden bei der Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen. 39 Jahre analytische Erfahrung spiegeln sich in dem breiten Produktportfolio von Visual Analytics wider, das von Machine Learning über Deep Learning bis hin zu Text Analytics reicht. In-Memory-Verarbeitung sorgt dabei für schnellere und genauere Einsichten in die Gesamtheit der vorhandenen Daten.

Unternehmen können ihren analytischen Status quo mit dem SAS Business Analytics Assessment (http://www.enterpriseittools.com/sas/) auf den Prüfstand stellen.

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