Die Data-Mining-Lösung "Enterprise Miner" von SAS, einem der weltgrößten Softwarehersteller, hat im Praxistest des BI-Analysten und Beraterhauses mayato keine Schwächen gezeigt und den 1. Platz errungen. Sie lässt sich flüssig bedienen, punktet mit ihrer hohen Ausführungsgeschwindigkeit und dem sicheren Umgang mit großen Datenmengen, so die Spezialisten von mayato. Die Software habe einen "spürbar hohen Reifegrad" und sei "ohne Einschränkung für den professionellen Einsatz zu empfehlen". Dank des Rapid Predictive Modeler - eine Umgebung mit sinnvoll begrenzten Parametrisierungsmöglichkeiten - kommen auch Einsteiger gut mit der Lösung zurecht. SAS belegt den Spitzenplatz bereits das dritte Jahr in Folge.
Im Praxistest hat mayato vier führende Data-Mining-Tools und -Suiten unter die Lupe genommen: SAS Enterprise Miner 6.2, STATISTICA Data Miner 10 von StatSoft, WEKA 3.6.3 und SAP BW 7. Der Schwerpunkt der diesjährigen Studie lag auf Kundensegmentierung. Die "Kandidaten" mussten mit einem 270.000-zeiligen Datenansatz eines Finanzdienstleisters arbeiten und einen Testparcours aus Datenvorverarbeitung, Erstellung der Kundensegmentierung, Interpretation der Ergebnisse und Ausführung der Segmentierung zur Neukundenklassifikation bewältigen. Bewertet hat mayato unter anderem die Kriterien Bedienbarkeit, Funktionsumfang, Systemverhalten bei großen Datenmengen und Stabilität. Die Ausführungsgeschwindigkeit wurde ebenfalls gemessen. Unterschiede fanden die Analysten vor allem bei Bedienkomfort, Geschwindigkeit und den Möglichkeiten der grafischen Ergebnisauswertung.
"Daten sind für Unternehmen pures Gold - wenn sie richtig veredelt werden. Dazu bedarf es aber der passenden Werkzeuge; angesichts der ständig wachsenden Datenmengen trennt sich beim Data Mining schnell die Spreu vom Weizen ", erklärt Jörg Petzhold, Manager Industry & Solution Marketing bei SAS Deutschland. "Wir sind sehr zufrieden, erneut ganz oben auf dem Treppchen zu stehen."
"Die Kundensegmentierung ist eine stark explorativ geprägte und im CRM-Kontext wichtige analytische Fragestellung", so Peter Neckel, Analyst und Leiter der Studie beim BI-Analysten- und Beraterhaus mayato. "Man durchläuft dabei typischerweise mehrere Analysezyklen; daher sind die Analyseeffizienz und eine gute Bedienbarkeit der Tools in diesem Einsatzbereich besonders wichtig".
Eine Zusammenfassung der Studie gibt es hier: http://www.sas.com/...
Die gesamte Studie ist ab sofort unter www.mayato.com erhältlich.
Circa 2.400 Zeichen
Diesen Text finden Sie auch im Internet unter http://www.haffapartner.de/....
Im Praxistest hat mayato vier führende Data-Mining-Tools und -Suiten unter die Lupe genommen: SAS Enterprise Miner 6.2, STATISTICA Data Miner 10 von StatSoft, WEKA 3.6.3 und SAP BW 7. Der Schwerpunkt der diesjährigen Studie lag auf Kundensegmentierung. Die "Kandidaten" mussten mit einem 270.000-zeiligen Datenansatz eines Finanzdienstleisters arbeiten und einen Testparcours aus Datenvorverarbeitung, Erstellung der Kundensegmentierung, Interpretation der Ergebnisse und Ausführung der Segmentierung zur Neukundenklassifikation bewältigen. Bewertet hat mayato unter anderem die Kriterien Bedienbarkeit, Funktionsumfang, Systemverhalten bei großen Datenmengen und Stabilität. Die Ausführungsgeschwindigkeit wurde ebenfalls gemessen. Unterschiede fanden die Analysten vor allem bei Bedienkomfort, Geschwindigkeit und den Möglichkeiten der grafischen Ergebnisauswertung.
"Daten sind für Unternehmen pures Gold - wenn sie richtig veredelt werden. Dazu bedarf es aber der passenden Werkzeuge; angesichts der ständig wachsenden Datenmengen trennt sich beim Data Mining schnell die Spreu vom Weizen ", erklärt Jörg Petzhold, Manager Industry & Solution Marketing bei SAS Deutschland. "Wir sind sehr zufrieden, erneut ganz oben auf dem Treppchen zu stehen."
"Die Kundensegmentierung ist eine stark explorativ geprägte und im CRM-Kontext wichtige analytische Fragestellung", so Peter Neckel, Analyst und Leiter der Studie beim BI-Analysten- und Beraterhaus mayato. "Man durchläuft dabei typischerweise mehrere Analysezyklen; daher sind die Analyseeffizienz und eine gute Bedienbarkeit der Tools in diesem Einsatzbereich besonders wichtig".
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