SAS steigert mit offener Plattform für Analytics die Produktivität von Unternehmen

[SAS Institute GmbH - 10.10.2016] Heidelberg, 10. Oktober 2016 -- SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, macht mit SAS Viya die SAS Plattform offener als je zuvor. Fachabteilungen und IT haben mit der zuverlässigen und sicheren Cloud-Plattform eine einfach zu verwaltende durchgängige Analytics-Infrastruktur, die ihnen erlaubt, genau die Programmiersprache oder Tools ihrer Wahl einzusetzen - und die für die SAS 9-Plattform entwickelten analytischen Applikationen um weitere Anwendungen zu ergänzen. Somit sind analytisch getriebene Unternehmen in der Lage, den gesamten analytischen Lebenszyklus zu steuern und beispielsweise Open-Source-Lösungen zu integrieren.

Die ersten Lösungen auf Basis von SAS Viya profitieren von der Offenheit der Plattform, unter anderem in folgenden Punkten:

Coding - SAS Viya bietet Programmierschnittstellen für SAS, Python, Java, Lua und über REST-API.

Infrastruktur - SAS Viya erlaubt den Betrieb von Programmen in Public-, Private- oder hybriden Cloud-Umgebungen sowie als On-Premise-Variante.

Verarbeitung - Als zugrunde liegende Multithread-/In-Memory-Plattform für massive Parallelverarbeitung schafft SAS Viya die Voraussetzung, um sämtliche Analytics-Vorgänge schnell und effizient unter Nutzung der vorhandenen Hardware auszuführen.

Durch das Hinzufügen von Open-Source-Programmierschnittstellen zur Analytics-Plattform sind Unternehmen in der Lage, Code aus jeder analytischen Codebasis zu veröffentlichen, zu betreiben, zu managen und zu kontrollieren - unabhängig davon, welche analytischen Fähigkeiten vorhanden sind. Und sie können einfach vorhandene SAS Lösungen innerhalb der SAS Viya-Umgebung nutzen, die für Rückwärtskompatibilität zwischen den Plattformen sorgt. Anwender von Python oder anderen Open-Source-Sprachen profitieren beim Wechsel von einer Singlethread- zu einer Multithread-Architektur, wie SAS Viya sie bietet, von wesentlich geringeren Verarbeitungszeiten - diese sinken von Stunden auf Minuten. Dazu kommen operative Vorteile unter anderem mit einer zentralisierten Administration und Governance sowie modernster Analytics.

Data Scientists "kommen aus ihren analytischen Silos heraus und arbeiten als Team zusammen - und zwar übergreifend über die verschiedenen Programmiersprachen hinweg. Sie können sich über ihre Arbeit austauschen und ihre Produktivität erhöhen", erklärt Gyasi Dapaa, Director of Data Science beim US-amerikanischen Nutzfahrzeugproduzenten und SAS Kunden Navistar International. "Der Analytics-Fokus bei Navistar liegt auf neuen Geschäftserkenntnissen. Entscheidend ist dabei das ‚Warum‘. Wie wir die Anwendungen entwickelt haben, ist zweitrangig. Dies ist eine spannende Aufgabe für das Data-Science-Team bei Navistar und verändert unser Geschäft von Grund auf."

Oliver Schabenberger, SAS Executive Vice President und Chief Technology Officer bei SAS, erläutert dazu: "Offenheit heißt Zugang schaffen. Kunden möchten die Freiheit, ihre Lösungen auf einer Plattform aufzubauen, mit der sie maximale Produktivität erreichen. SAS war schon immer eine offene Plattform - unsere Kunden können bereits ihre analytischen Prozesse mit Hadoop-Cluster integrieren. SAS Viya erlaubt ihnen jetzt darüber hinaus, die Programmiersprache anzuwenden, die am besten ihren Anforderungen entspricht. SAS ist offen für Open-Source-Software und ergänzt entscheidende Eigenschaften für den Enterprise-Einsatz - zum Beispiel Interoperabilität, Bedienungsfreundlichkeit und innovative Analytics."

Bestehende SAS Analytics-Implementierungen auf SAS 9 Versionen sind kombinierbar mit SAS Viya. SAS wird beide Plattformen weiterentwickeln und unterstützen. Unternehmen schützen somit ihre Investition in die bisherige Infrastruktur und sind gleichzeitig vorbereitet auf die neue Analytics-Ära, für die SAS Viya entwickelt wurde. SAS 9-Kunden steht ein portabler Code für eine Vielzahl an Betriebssystemen, Implementierungsumgebungen und Datentypen zur Verfügung. Mit den jüngsten Aktualisierungen ist die SAS 9-Plattform jetzt mit dem Jupyter-Notebook-Projekt vernetzt, tiefer mit Hadoop integriert und verfügt über einen erweiterten Support bei der Implementierung in Container-Umgebungen.

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