Informationstechnologie 27.05.2013, 15:45 Uhr

„Wir erleben eine rasante Ausbreitung von computergestützten Entscheidungen“

Das SAS Institute gehört laut Marktforschungsanbieter Gartner zu den Marktführern im Bereich Business Analytics. Der Einsatz von statistischen Verfahren und Prognosen dringt in immer mehr Anwendungsbereiche. Wohin die Reise geht, erläuterte SAS-Chef Jim Goodnight in einem Gespräch mit den VDI nachrichten.

SAS-Chef Jim Goodnight: "In der Tat erleben wir eine rasante Ausbreitung von computergestützten Entscheidungen."

SAS-Chef Jim Goodnight: "In der Tat erleben wir eine rasante Ausbreitung von computergestützten Entscheidungen."

Foto: SAS

VDI nachrichten: Herr Goodnight, nahezu alle IT-Anbieter reden von Analytics- und Big-Data-Lösungen. Kann man sich damit noch differenzieren oder unterscheiden sich die Angebote nur noch im Preis?

Goodnight: Natürlich gibt es erhebliche Preisunterschiede. Aber es gibt noch größere Unterschiede beim Leistungsspektrum. Nehmen wir als Beispiel die In-Memory-Technologie, mit der es erstmals möglich ist, Echtzeitanalysen von immensen Datenströmen durchzuführen. Die Kreditkarteninstitute setzen das schon seit geraumer Zeit für die Risikoanalyse jeder Transaktionsanfrage ein. Doch jetzt folgen viele andere Branchen, die ihre Datenströme in Echtzeit analysiert haben wollen und die vor allem neue Vorhersagemodelle implementieren möchten.

In-Memory-Technologien kommen derzeit verstärkt auf den Markt. SAP hat soeben seine Hana-Maschine als Cloud-Lösung vorgestellt. Worin bestehen die Unterschiede zur SAS-Technologie?

SAPs Hana ist eine In-Memory-Datenbankmaschine. Durch diese In-Memory-Datenbank wird jede SAP-Anwendung erheblich schneller – aber es nutzt das Potenzial von In-Memory nicht aus. Das kann man erst dann voll ausschöpfen, wenn man auf In-Memory-Server wechselt. Erst damit sind Vorhersageanalysen in Sekunden möglich.

Welche neuen Technologien kommen nach In-Memory? Benötigen wir demnächst Quantencomputer, um die stets zunehmende Komplexität der Algorithmen im Griff zu behalten?

Nein, die bestehenden Basistechnologien reichen völlig aus. Die massive Parallelisierung bei den Prozessoren und eine adäquate Strukturierung der Anwendungssoftware bieten noch genügend Spielraum für viele zukünftige Aufgaben.

Für den Anwender sind nicht nur Basistechnologien und Algorithmen wichtig. Einen breiten Raum nimmt auch die Interaktion mit den Daten und den Resultaten ein. Wie schaut es damit heute aus?

Wir werden im Juni die Version 9.4 unserer Business-Analytics-Lösung auf den Markt bringen, zu der auch eine verbesserte Version von Visual Analytics gehört. Wesentliche Verbesserungen betreffen die Sicherheit beim Datenzugriff, eine erweiterte Nutzung von mobilen Endgeräten und neue Serverplattformen.

Mobile Anwendungen stehen hoch im Kurs. Was wird die neue Version hier bieten?

Wir unterstützen alle Reports und grafischen Ausgaben auf dem iPad und den Android-Tablets. Von einer interaktiven Nutzung der Visual Analytics auf diesen Geräten sind wir aber noch etwa ein Jahr entfernt. Beim iPad liegt das unter anderem daran, dass es kein Flash bietet.

Sie erwähnten, dass immer mehr Branchen immer mehr Algorithmen einsetzen. Wo ist das Interesse am größten?

Die meisten Anfragen kommen derzeit von den Erdöl- und Erdgasunternehmen. Durch die Unfälle in den vergangenen Jahren sind die Vorschriften stark angestiegen, was nur noch mithilfe komplexer Analysen bewältigt werden kann. Hinzu kommen ein erweitertes Risikomanagement sowie neue technologische Herausforderungen in der Offshore-Technik. Auch in den Fertigungsindustrien gibt ein rasant ansteigendes Interesse. Die haben nämlich entdeckt, dass ihre bisherigen, vermeintlichen Optimierungsprogramme alles Mögliche errechnen – nur nicht das Optimum.

Immer mehr Entscheidungen sind auf Algorithmen gestützt oder werden sogar ausschließlich von Algorithmen getroffen. Die Verantwortung verbleibt beim Menschen. Wie lässt sich das Dilemma lösen?

In der Tat erleben wir eine rasante Ausbreitung von computergestützten Entscheidungen. Das schafft eine neue Verantwortung bei denen, die die Algorithmen entwickeln und implementieren. Doch auch bei den Entscheidern und Anwendern, die die Programme nutzen, ist ein zunehmendes Algorithmenverständnis erforderlich.

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