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SAS ist „Leader” im Magic Quadrant für Data Quality Tools 2016

Veröffentlicht in Allgemein, BI- und IT-Markt, SAS Business Analytics

SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, wird von Gartner in seinem aktuellen Report „Magic Quadrant for Data Quality Tools“ bereits zum elften Mal als „Leader“ bewertet. Die Analysten würdigen das Unternehmen für seine „Completeness of Vision“ und die „Ability to Execute“.

„Rund 40 Prozent aller Initiativen in einem Unternehmen scheitern an mangelnder Datenqualität“, so Matthew Magne, Global Product Marketing Manager Data Management bei SAS. „Unsere Data Quality Tools können diese Quote deutlich verbessern. Denn wir liefern hochwertige Lösungen für Data Profiling, Governance und Prozess-Management. Wir sprechen eine breite Anwendergruppe in den Unternehmen an – vom Data Steward bis hin zum Analytiker.“

Mit SAS können Daten verlässlich aus unterschiedlichen Datenquellen abgerufen werden, sowohl aus den klassischen als auch aus neuen Quellen wie Hadoop, Impala oder Amazon Redshift. Der Zugriff auf die Daten geht schnell, weil die Daten dort verarbeitet werden, wo sie liegen. In Unternehmen herrscht ein ständiger Datenaustausch von außen nach innen und umgekehrt. SAS trägt diesem Umstand mit analytischen Funktionen Rechnung, die in die Cloud-Umgebungen eingebettet werden.

„Wir wollen den Bedürfnissen unserer Kunden immer einen Schritt voraus sein. Also verbessern wir unsere Tools kontinuierlich“, fügt Magne hinzu. „Wir müssen sicher sein, dass unsere Kunden im Self-Service-Modus auf qualitativ hochwertige Daten zugreifen können. Das ist wichtig für alle Initiativen unserer Kunden, Stichwort Internet of Things (IoT) und Machine Learning.“

Gartner betont noch einmal die große Bedeutung der Datenqualität für Unternehmen jeder Branche und jeder Größe: „Der Markt für Datenqualitätstools ist sehr lebhaft, denn die steigende Nachfrage beflügelt die Anbieterfirmen. Nach wie vor beobachten wir einen Nachfrageschub in vielen Branchen und Unternehmen aller Größen, inklusive bei den Mittelständlern, die traditionell nicht zu den Kunden von Data Quality Tools gehören. Diese Nachfrage wird angetrieben durch Digitalisierungsbestrebungen, Steigerung der Kosteneffizienz und Optimierung von Geschäftsabläufen. Data Quality Tools kommen demnach in vielen unternehmerischen Szenarios zum Einsatz. Dazu gehören Business-Intelligence-Projekte, analytische Initiativen (Analytics), Master-Data-Management-Projekte (MDM), Information Governance (Datensteuerung), Datenmigration und Data-Sharing-Projekte innerhalb von Organisationen.“

Laut Gartner werden Unternehmen in den Leader-Quadranten für Data Quality Tools eingeordnet, wenn Profiling, Syntax- und Satzanalyse (Parsing), Standardisierung, Matching, Validierung und Datenanreicherung (Enrichment) sehr leistungsstark sind. Diese Unternehmen haben fundierte Marktkenntnisse und verfügen über eine klare Data-Quality-Strategie. Die Leader haben zukunftsweisende Ideen mit Differenzierungspotenzial gegenüber dem Wettbewerb und bringen ihre Innovationen schnell zur Marktreife.

(Quelle: SAS)

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