High Performance Analytics: Die Gunst der Stunde

Herr Altmann, wissen wir zuviel? Nein. Wir haben es mit immer größeren Datenmengen zu tun, die für den Einzelnen unverdaulich sind. Die Herausforderung: Daraus schnell Informa­ionen t zu machen, die uns in Zukunft weiterbringen. kurz und knapp ten möglichst viel Informa- tion zu gewinnen. Natür- Das Informationszeitalter zündet den Nachbrenner: Der Datenstrom wächst lich ist das vereinfacht. ins Unermessliche. Gerhard Altmann und Uwe Jürgens von SAS haben ­ ihre eigene Sichtweise, warum mit High Performance Analytics aus dem Klar ist aber: Inzwischen Problem eine Revolution wird. haben sich die Verhält- nisse radikal geändert. Heute sind es nicht die Zeitung und ein paar Kennzahlen aus dem letzten Monat, die einem Entscheider zur Ver- fügung stehen – es sind Zettabyte. 21 Nullen. Unvorstellbar, aber Re- alität. In dieser Größenordnung stehen Unternehmen potenziell Daten W ie wunderbar einfach scheint aus heutiger Sicht die Ge- zur Verfügung. Paradies oder Albtraum? Immer öfter wird die Daten- schäftswelt der 70er Jahre des vergangenen Jahrhun- flut als Belastung oder gar Bedrohung gesehen, weiß Gerhard Alt- derts. Der Unternehmer hatte seinen Instinkt, sein mann, Senior Director Services and Technology und Mitglied der Ge- Team, seine Quartalszahlen und die Tageszeitung als Informations- schäftsleitung SAS Deutschland. quelle. Mehr war nicht erreichbar, für niemanden. Auf dieser Basis „Das Phänomen Big Data wird zurzeit überall diskutiert und meistens wurden strategische Entscheidungen gefällt. Ein ständiger Datenun- in erster Linie als technische Herausforderung verstanden. Es ist aber terschuss – die Pflichtaufgabe bestand darin, aus relativ wenigen Da- weit mehr: Es bedeutet nämlich auch, dass wir uns auf immer wacke- 14 / think forward 2.2012 / www.sas-thinkforward.de sas_mag0212_Innenteil_rz.indd 14 13.06.12 12:52 SAS High Performance Analytics Man kann nie zuviel wissen, ligerem Untergrund bewegen, was Geschäftsentscheidungen angeht – weil wir immer weniger von dem wissen, was wir potenziell wissen nur zu viel Wertloses. könnten.“ Es ist wie der sprichwörtliche Eisberg. Früher war zwar be- kannt, dass der allergrößte Teil der Daten verborgen war. Aber es war zwecklos, weil dieser Teil unerreichbar war. Heute ist auch der Teil unter der Wasserlinie verfügbar – aber viel zu umfangreich, um ihn mit herkömmlichen Methoden gründlich untersuchen zu können. „Manager müssen also Entscheidungen im Blindflug treffen. Sie stel- haben sie bei SAS auch im Zugriff auf die Hardware absolute Priori- len Weichen, ohne alle relevanten Informationen gesichtet zu haben. tät. Analytics bestimmen, wie die Rechenleistung verteilt wird. Die Eine beunruhigende Vorstellung“, so Altmann. Rechnerarchitektur ist speziell für Analytics konzipiert. „Das ist nichts anderes als die Abkehr vom reinen Paradigma des Data Warehouse. Können Maschinen Klartext sprechen? Nicht die Art der Daten und ihre Speicherung entscheidet, sondern Die Zettabytes entstehen nicht nur durch den neuen Mitteilungsdrang die Auswertung“, so Altmann. Alles andere sei bei Big Data auch zu- der Menschen in den sozialen Netzwerken und durch die Tatsache, nehmend ineffizient. „Vorhandene Infrastrukturen zum Beispiel mit dass heute viele Informationen weltweit und überall zur Verfügung In-Memory-Technologie zu beschleunigen, hat nur begrenzten Mehr- stehen. Die ganz großen Datenproduzenten arbeiten im Verborgenen, wert und wird immer teurer. Man kann damit zwar bestehende Daten aber dafür umso produktiver: Maschinen. Stromzähler, Bankauto- schneller abarbeiten, aber maximal die Jetztzeit erreichen. Die Gren- maten, Produktionsanlagen, Windräder. Dazu Zahlungssysteme, jede ze zur Prognose überspringen solche Systeme nie.“ Art von E-Commerce, aber auch Fahr- und Flugzeuge. Sie alle geben Was Altmann damit meint, wird zum Beispiel klar, wenn man sich einen wachsenden Strom von Daten ab, die teils ihren Zustand, teils Möglichkeiten zur visuellen Datenanalyse vor Augen führt – die erst Abläufe und Transaktionen protokollieren. 24 Stunden am Tag, 365 durch High Performance Analytics überhaupt möglich wird. Ohne Un- Tage pro Jahr. Zum Zeitpunkt ihrer Entstehung kann noch niemand terstützung der IT können Mitarbeiter aus Fachabteilungen blitz- ihren Wert beurteilen. Deshalb müssen sie erst einmal gespeichert schnell und interaktiv gewaltige Datenmengen miteinander in Bezie- werden. „Bedeutung bekommen viele dieser Daten aber erst durch hung setzen und so Zusammenhänge erkennen, die sie zuvor nicht die Analyse in Verbindung mit anderen Daten. Erst dann lassen sich einmal erahnt hätten. „Das funktioniert explorativ, einfach durch eine Muster erkennen, die zu weiteren Aktionen führen können“, erklärt fast spielerische Suche in den Daten, ohne fortgeschrittene sta­ Altmann. Erst Analytics machen aus Daten also Informationen und tistische Kenntnisse. So können jetzt diejenigen selbst auf Muster- Entscheidungsgrundlagen. suche gehen, die das Geschäft verstehen, und nicht die Technologie In der Praxis bedeutet das: Der einzelne Vibrationsmesswert eines und die Methoden“, ist Altmann überzeugt. Hier liegt die zweite Re- Windrad-Rotors im Offshore-Park sagt kaum etwas aus. Erst eine lan- volution von High Performance Analytics: Diese Technologie hat das ge Messwertreihe, in Beziehung gesetzt zu Wetterdaten, den Werten Potenzial, Innovationen greifbar zu machen und Geschäftsmodelle der benachbarten Windräder und den Spezifikationen des Herstellers, nachhaltig zu verändern. „Die nächste große Herausforderung ist entlarvt, ob sich etwa ein Lagerdefekt anbahnt, den es zu verhindern jetzt, Analytics in die Geschäftsprozesse zu integrieren. Was beein- gilt. Man multipliziere das mit Hunderten oder Tausenden von Wind- flusst mein Kerngeschäft? Wie kann ich aus den Daten Innovationen rädern und unzähligen anderen industriellen Anwendungen dieser Art ableiten? Sowohl die IT als auch die Fachbereiche müssen die Daten und bekommt so eine Vorstellung davon, warum Big Data ständig als Asset erkennen und den Wert der Daten nutzen“, rät Altmann. weiter wächst. Schließlich kann man nie zu viel wissen, nur zu viel Wertloses. / Tempo entscheidet In der Praxis bedeutet das aber auch: Solche Muster erkennen zu können, reicht nicht aus. Nachträglich zu wissen, dass man den La- gerschaden am Windrad hätte erkennen können, ist uninteressant. Schnelligkeit entscheidet, sogar der Blick in die Zukunft ist erwünscht. Und hier kommen High Performance Analytics ins Spiel. Sie sind das, gerhard altmann was die Angelsachsen einen „Game Changer“ nennen: Eine Techno- Gerhard Altmann / Mitglied der Geschäftsleitung bei SAS Deutschland. ­ logie, die wirtschaftliche Konventionen auf den Kopf stellt. „Das ist In seiner Funktion als Senior Director Services and Technology trägt er die Gesamtverantwortung für die technischen Bereiche Professional Services, bei High Performance Analytics sogar in zweierlei Hinsicht der Fall“, PreSales, Customer Support, IT sowie die Competence Center für DACH. erklärt Altmann. Zum einen aus einem technologischen Blickwinkel: Gerhard Altmann verfügt über mehrere Jahre Erfahrung in leitenden Funk­ Weil Analytics den eigentlichen Mehrwert aus den Daten generieren, tionen bei der Siemens AG. m thinkforward@sas.com / thinkforward 2.2012 / 15 sas_mag0212_Innenteil_rz.indd 15 13.06.