Das österreichische IT-Haus Sybase stellt sich neu auf und punktet mit zukunftsweisenden Analyselösungen für den Mittelstand.
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Franz Pacha, Gründer und Geschäftsführer Sybase EDV-Systeme: „Gerade der KMU-Sektor kann sich mit Analyselösungen einen Geschäftsvorteil gegenüber dem Mitbewerb verschaffen“
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Mit Predictive Analytics („vorausschauende Analyse“) lassen sich statistische Zusammenhänge erkennen und Zukunftsprognosen erstellen
Aus Sybase wird Edge-IT: Sybase EDV-Systeme, langjähriger SAP-Partner und exklusiver Vertriebskanal von Softwareprodukten des US-amerikanischen Anbieters Sybase in Österreich, stellt sich neu auf. Der Softwarekonzern mit Sitz in Kalifornien wurde 2010 von SAP übernommen und befindet sich seither zu hundert Prozent im Besitz von SAP America.
Aufgrund der zunehmenden Integration der Portfolios der beiden Unternehmen laufen nun die bestehenden Verträge mit den unabhängigen Länderorganisationen aus. „Wir sind seit mittlerweile 22 Jahren im Geschäft – eine lange Zeit in der schnelllebigen IT-Branche. Wenn es in dieser Zeit eine Konstante gegeben hat, dann war dies die beständige Veränderung“, sagt Franz Pacha, Gründer und Geschäftsführer von Sybase EDV-Systeme. Der neue Firmenname soll genau diese progressive
Geisteshaltung zum Ausdruck bringen. „‚Edge‘ steht einerseits für ‚Competitive Edge‘ – also den Wettbewerbsvorteil, den Kunden mit geeigneten Softwarelösungen realisieren können; andererseits wollen wir damit die Bedeutung von ‚Cutting Edge‘ – also innovativen Lösungen auf dem neuesten Stand der Technik – hervor-heben“, erklärt Pacha.
Der neue Name steht zudem für die gleichnamige Edge-Produktreihe der SAP, die künftig vermehrt in den Fokus der Angebotspalette des unabhängigen IT-Hauses rücken soll, verrät Pacha. Die Edge-Produkte, die von SAP über Partner vertrieben werden, umfassen viele der bekannten Softwareprodukte des IT-Konzerns aus Walldorf und sind ein maßgeschneidertes Angebot für kleine und mittelständische Unternehmen. „Das Edge-Portfolio ist perfekt auf die Bedürfnisse von KMUs zugeschnitten. Das Licensing nimmt besondere Rücksicht auf dieses Marktsegment, ohne die breite Funktionsvielfalt der Lösungen zu beschränken“, verrät Pacha.
Bedarf rasch klären.
Selbstverständlich wird Edge-IT auch die bisherigen Sybase-Produkte weiter in Österreich vertreiben, allerdings auf Basis der neuen von SAP eingeführten Plattform-Lizenzen. Bestehenden Sybase-Kunden rät Pacha daher, ihren Bedarf rasch zu überprüfen und eventuelle Änderungen oder Ergänzungen in der Softwarelandschaft möglichst noch im Sommer zu erledigen. Mit dem neuen SAP-Lizensierungsmodell wird es nicht mehr möglich sein, Einzeloptionen zu den jeweiligen Softwaresystemen zu buchen.
KMUs müssen Datenschatz heben.
Das Porfolio von Sybase (und nunmehr Edge-IT) umfasst Lösungen für Business Intelligence, Datenbankmanagement, Modellierung und Entwicklung sowie den Mobil-Bereich. Besonders den Bereich Analytics will Geschäftsführer Pacha künftig forcieren: „Kleine und mittelständische Unternehmen müssen bei der umfassenden Auswertung ihres ‚Datenschatzes‘ ihre Hausaufgaben machen. Gerade der KMU-Sektor kann sich mit Analyselösungen einen Geschäftsvorteil gegenüber dem Mitbewerb verschaffen“, erklärt Pacha. Traditionelle Tools seien für die heutige, schnelllebige Geschäftswelt nur bedingt geeignet – zu langsam und aufwändig sei der Weg zum fertigen Analysemodell, so Pacha: „Mit klassischer BI-Software brauchen Unternehmen teilweise Monate bis zum Go-live des fertigen Modells. Der Kunde ist dann längst woanders, die Chance,
die die rasche Datenanalyse bietet, vergeben.“ Zudem gilt es, aus der Vielzahl von Parametern die jeweils richtigen und zielführendsten herauszufiltern – auch hier stößt klassische Analysesoftware laut Pacha oftmals an ihre Grenzen.
Blick in die Zukunft.
Einen Ausweg bieten Lösungen für Predictive Analytics wie das von KXEN entwickelte InfiniteInsight. Die innovative Plattform, die sich mittlerweile auch in SAP-Besitz befindet, setzt auf einen Machine Learning-Ansatz und schlägt damit zwei Fliegen mit einer Klappe,
erklärt Pacha: „InfiniteInsight analysiert Daten automatisiert. Dadurch können Modelle im Vergleich zu herkömmlichen Tools in einem Bruchteil der Zeit realisiert werden. Zudem lassen sich die fertigen Modelle problemlos abändern und an neue Fragestellungen anpassen. Daneben löst maschinelles Lernen auch die zweite Schwachstelle klassischer Analysesoftware: Das System kombiniert Parameter selbstständig und arbeitet sich durch eine Vielzahl an Iterationen an relevante Zusammenhänge heran – ohne aufwändige manuelle Eingriffe seitens des Anwenderunternehmens.“
Die Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics sind vielfältig (siehe Kasten). Neben der Geschäftswelt setzt beispielsweise auch die Politik auf die Technologie. Das Duell zwischen Barack Obama und Mitt Romney bei der letzten US-amerikanischen Präsidentschaftswahl wurde laut Experten nicht allein durch die rhetorischen Fähigkeiten der Kandidaten entschieden, sondern auch durch den massiven und professionellen Einsatz von Analysemethoden. Die Wahlhelfer wussten dank der Tools jederzeit, an welche Haustür sie klopfen mussten und mit welchen Themen sie bei den Bewohnern punkten konnten. Statistische Modelle erlaubten es Obamas Team genau zu planen, wie sie mit den vorhandenen Ressourcen die meisten Wähler auf ihre Seite ziehen können.
Am Wahltag feierte das Data Science-Team des US-Präsidenten schließlich nicht nur den Wahlsieg, sondern auch „Model Validation Day“ – die mächtigen prädiktiven Methoden, die im Wahlkampf eingesetzt wurden, sagten das Ergebnis mit einer Genauigkeit von nur einem Prozentpunkt Schwankungsbreite voraus. Der Siegeszug der Datenanalyse hat das politische Handwerk nachhaltig verändert: Auf der Predictive Analytics World 2015 in Berlin war zu erfahren, dass fast allen republikanischen Kandidaten für die kommende
Präsidentschaftswahl in Sachen Data Science aufgerüstet haben, um das Desaster vom letzten Mal nicht zu wiederholen.
Qualitative Vorhersagen in Rekordzeit.
Mit Lösungen wie InfiniteInsight können auch kleinere Unternehmen gewinnbringend einen Blick in die „Datenzukunft“ wagen, betont Pacha, denn der Aufbau einer eigene Data Science-Abteilung, wie sie in Konzernen mittlerweile zum Standard gehört, ist mit InfiniteInsight nicht nötig. Um die erzielbare Leistung der generierten Modelle
zu bestimmen, nutzen Pacha und sein Team die Plattform „Kaggle“. Diese hat sich zum Ziel gesetzt, komplexe Datenanalyseaufgaben im Crowdsourcing-Verfahren zu lösen und schreibt regelmäßig Wettbewerbe für das beste Analysemodell
aus – die Themen reichen dabei von typischen Marketing-Fragestellungen wie Produktempfehlungen über Algorithmen zur Gesichtserkennung bis hin zur Optimierung der Wahrscheinlichkeit, ob ein Tier im Tierheim adoptiert wird. „Wir lesen die angebotenen Datensätze in Infinite-Insight ein und liegen mit unserer Vorhersagequalität ohne weitere Optimierungen konstant im Mittelfeld. Das ist besonders beeindruckend, wenn man bedenkt, dass die Topplatzierten oftmals wochenlang an ihren Modellen tüfteln – InfiniteInsight schafft eine ähnlich gute Vorhersagequalität innerhalb weniger Stunden“, zeigt sich Pacha begeistert.
Prototyp innerhalb weniger Stunden.
Konkrete Kundenprojekte lassen sich mit der intuitiven Software-lösung ebenso rasch und problemlos realisieren. Pacha und sein Team können Prototypen auf Basis realer Daten des Kunden innerhalb weniger Stunden umsetzen. „Für einen Test reicht die Anlieferung der Daten im csv-Format“, erklärt Pacha. „Kunden können sich auf diese Weise rasch von der Mächtigkeit der Echtzeitdatenanalyse überzeugen.“
Kasten: Predictive Analytics: Mehrwert aus Daten generieren
Die Anwendungsgebiete sind breit gefächert: Händler können mit Hilfe von Predictive Analytics heute schon einschätzen, was Kunden morgen kaufen werden. Pilotprojekte schicken Polizisten zu wahrscheinlichen Tatorten, bevor ein Verbrechen geschieht. Im HR-Management lassen sich Mitarbeiter, die planen, das Unternehmen zu verlassen, aufgrund von Verhaltensanalysen frühzeitig erkennen, um entsprechende Gegenmaßnahmen zu setzen. Im Produktionsbereich sagen entsprechende Lösungen („Predictive Maintenance“) voraus, wann die nächste Wartung einer Maschine fällig wird.
