Neben Business Intelligence und Analytics wird Künstliche Intelligenz eine zentrale Bedeutung im Portfolio von SAS einnehmen. Die COMPUTERWELT hat darüber mit dem Vice President der DACH-Region, Patric Märki, gesprochen. [...]
Wie ist die Geschäftsentwicklung von SAS und auf welche Sparten führen Sie das Ergebnis zurück?
SAS bleibt der weltweite Marktführer im Bereich Analytics und hat 2017 beim Umsatz mit 3,24 Milliarden US-Dollar weiter zugelegt. Besonders bei Lösungen rund um Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Betrugs- und Risikomanagement sowie bei Cloud-Lösungen sehen wir eine starke Nachfrage.
Sie sind seit Anfang 2017 Vice President der DACH-Region. Welche Projekte oder Änderungen haben Sie auf den Weg gebracht?
Wir haben – unter anderem – die horizontale, länderspezifische Unternehmung aufgelöst und durch vertikale Einheiten ersetzt. Heute gibt es in der DACH-Region von SAS länderübergreifend einen Bankenverantwortlichen, einen Versicherungschef und zum Beispiel einen Bereichsleiter für den Handel/Retail. Sie haben Teams mit Branchenfokus, die also für alle drei Länder zuständig sind. So können wir branchenbezogenes Wissen viel besser nutzen. Die Umstellung geht bis in die administrativen Funktionen. Zum Beispiel sind heute auch die Kollegen im Bereich Human Resources spezialisiert auf Branchen. Wenn wir ein Talent suchen für die Assekuranzen, können wir uns an einen Personalverantwortlichen für den Versicherungsmarkt wenden.
SAS hat eine neue Division für IoT gegründet. Was hat es damit auf sich und wie kann SAS seinen Kunden dabei helfen, IoT-Projekte umzusetzen?
Der Nutzen der neuen Division für den Kunden liegt darin, dass er Technologie und Knowhow von SAS rund um das Internet of Things gebündelt beziehen kann. Edge Analytics sind eine der Schlüsseltechnologien für das IoT, und SAS ist hier mit SAS Event Stream Processing führend. Gleichzeitig dient die IoT-Division von SAS auch dazu, neue Partnerschaften zu entwickeln und bestehende zu erweitern. Einen Grundstein dafür legte SAS 2017 mit der gemeinsam mit Cisco entwickelten Cisco SAS Edge-to-Enterprise IoT Analytics Platform. Dort werden Hardware und Software zusammengebracht, die für die Analyse von IoT-Daten erforderlich sind – Kunden ersparen sich damit, selbst eine Plattform für das Internet der Dinge aufzubauen. Ebenso dienen die langjährigen Partnerschaften mit Hewlett Packard Enterprise und Intel dazu, Unternehmen den Start in die komplexe IoT-Welt zu erleichtern.
Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz im Portfolio von SAS?
Künstliche Intelligenz wird zum integralen Bestandteil der SAS Platform. Wir haben bereits eine ganze Reihe von spezifischen Lösungen. SAS Visual Data Mining and Machine Learning zum Beispiel bietet eine visuelle End-to-End-Umgebung, die sämtliche Aspekte von Machine Learning und Deep Learning umfasst. Genauso wichtig ist für uns aber auch, mit neuen Komponenten für Machine Learning und Natural Language Processing die Bedienerfreundlichkeit zu erhöhen. Die Anwender sollen die Software nur mit den unbedingt notwendigen Details füttern müssen. Wenn die Maschine verstanden hat, um welche Fragestellung es geht, soll sie allenfalls die zusätzlichen Fakten selbst ermitteln und dann das Resultat liefern. Denkbar ist auch, dass die Software anhand der vorhandenen Variablen selbstständig Empfehlungen für eine Auswertung liefern kann.
BI war lange Zeit eine der Säulen des Produktportfolios. Gibt es neue BI-Lösungen im Portfolio von SAS?
Selbstverständlich entwickeln wir die BI-Lösungen im SAS Portfolio weiter – und wir integrieren sie Schritt für Schritt in die analytische SAS Plattform. In vielen Unternehmen ist klassisches BI und Reporting auf Basis des traditionellen Data Warehouse nach wie vor ein wichtiger und integrierter Bestandteil der Unternehmenssteuerung. Digitalisierung und der Bedarf nach innovativen Geschäfts- und Servicemodellen führen zum Aufbau neuer analytischer Bereiche, die Big Data, Data Lakes und Advanced Analytics erfordern. Oft sind diese Stränge noch parallel, aber wir sehen in vielen Unternehmen wie BI und Analytics zusammenwachsen.
Sehen Sie Unterschiede innerhalb der DACH-Region?
Aus Business-Sicht werden sie immer geringer. Die meisten Branchen beschäftigen sich im gesamten deutschsprachigen Raum jeweils mit sehr ähnlichen Themen. Die Banken sind dafür ein sehr gutes Beispiel. Nehmen Sie das Thema Regulation oder auch das Thema einheitliche Kundenansprache über alle Kanäle hinweg – die Herausforderungen sind für Banken in Österreich, in Deutschland oder in der Schweiz fast identisch. Deshalb bewährt sich unsere vertikale Organisation, weil wir unser Knowhow in diesen Belangen über Ländergrenzen hinweg einsetzen können.
Sind die DACH-Unternehmen Ihrer Ansicht nach ausreichend auf die DSGVO vorbereitet?
Ja und Nein. Laut einer globalen Umfrage, die wir im Oktober 2017 durchgeführt haben, hatten damals gerade einmal 45 Prozent der befragten internationalen Unternehmen einen konkreten Plan für die Umsetzung der Vorschriften und mehr als die Hälfte (58 Prozent) gab an, dass ihr Unternehmen sich nicht wirklich der Konsequenzen einer Nichteinhaltung bewusst sei. Eine Folgestudie aus diesem Jahr zeigt, dass es einen beachtlichen Unterschied zwischen US- und EU-Unternehmen gibt: Lediglich 30 Prozent in den USA sind zuversichtlich, die Deadline zu schaffen, während der Anteil in Europa bei immerhin 53 Prozent liegt. Allerdings haben 58 Prozent bereits einen strukturierten Plan für die DSGVO-Umsetzung in der Schublade – und 35 Prozent haben einen solchen zumindest schon auf der Agenda.
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