SAS Data Engineering

SAS wurde 1976 gegründet und ist heute ein globaler Marktführer in den Bereichen Analytics, Business Intelligence und Data Management. Die Datenintegrations- und Data-Engineering-Angebote des Anbieters bedienen eine vielfältige Nutzerbasis. Das zeigen die Umfrageergebnisse zu den Bereitstellungsmodellen: 30 % arbeiten On-Premises mit dem klassischen SAS Data Integration und Data Management, 35 % setzen auf cloudbasierte Bereitstellungen (SaaS, Public Cloud oder Private Cloud) und 35 % betreiben hybride Umgebungen. Diese Verteilung zeigt einen laufenden Plattformwechsel. SAS Data Management ist eine umfassende Suite mit klassischen On-Premises-Komponenten wie Data Integration Server und Studio. SAS Data Engineering ist als Teil der cloudnativen Plattform SAS Viya dagegen die strategische Ausrichtung des Anbieters. Viya bietet eine offene Architektur und unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter SAS, Python, R und Lua. Das ist eine deutliche funktionale und architektonische Weiterentwicklung gegenüber der klassischen Plattform. Die Empfehlung von SAS an seine Kunden folgt dieser Übergangsstrategie: bestehende Installationen von SAS 9 und Data Integration Studio weiter betreiben und eine schrittweise Migration der Datenintegrations-Workloads zu SAS Data Engineering und SAS Studio Flows auf Viya planen und durchführen.

Die Umfrageteilnehmer setzen SAS Data Engineering in zentralen Anwendungsfällen ein, darunter Data Warehousing und Business Intelligence (65 %), Datenintegration (60 %) und Advanced Analytics (60 %). Die Nutzung von KI und Machine Learning ist von 17 % in der Umfrage 2024 auf 25 % im Jahr 2026 gestiegen. Diese Entwicklung geht auf die erweiterten Fähigkeiten von Viya in diesem Bereich zurück. Anwendungsfälle für Echtzeitanalysen und Streaming sind ebenfalls auf 15 % gestiegen. Die Nutzerbasis weist eine mediane Installationsgröße von 50 Nutzern bei einem Mittelwert von 198 auf. Bedient werden vor allem mittelständische Unternehmen mit 100 bis 2.500 Mitarbeitern (55 %) und Großunternehmen mit mehr als 2.500 Mitarbeitern (45 %).

SAS Data Engineering erzielte herausragende Ergebnisse im Data Fabric Survey 26 und belegte in allen drei Peer Groups (ETL Tools, Data Engineering Tools und Data Engineering Big Players) den ersten Platz bei Business Value (7,6/10) und Technical Foundation (8,3/10). In der KPI-Kategorie Technical Foundation erreichte das Produkt in allen Unterkategorien den ersten Platz, darunter Platform Reliability (8,5/10), Connectivity (8,5/10), Scalability (8,8/10) und Data Security & Privacy (8,6/10). Auch Ease of Use erhält mit 7,9/10 eine hohe Bewertung und ist ein bemerkenswertes Unterscheidungsmerkmal unter den Data-Engineering-Lösungen großer Anbieter. Weitere starke Bereiche sind Product Satisfaction (8,5/10), Project Success (8,2/10) und User Support (7,9/10). Bei Price to Value (7,0/10) und Time to Market (7,0/10) erreicht SAS dagegen mittlere Platzierungen, während Product Enhancements mit 6,6/10 niedriger bewertet wird. Das spiegelt wahrscheinlich den Wartungsmodus der klassischen Komponenten von SAS Data Integration und Data Management wider.

Als wichtigste Gründe für die Wahl von SAS Data Engineering nennen die Kunden den Funktionsumfang (60 %) und die Skalierbarkeit (60 %). Beide Werte liegen deutlich über dem Umfragedurchschnitt. Auch Zuverlässigkeit (45 %), bestehende Anbieterbeziehungen (40 %) und Vertrauen in die Produkt-Roadmap (35 %) liegen klar über dem Durchschnitt. Darin zeigt sich das anhaltende Vertrauen in die klassische SAS-9-Plattform und das wachsende Vertrauen in die Reife von Viya. Bei der Plattformintegration zeigt sich ein zweigeteiltes Bild. Die Kunden schätzen die starke Integration innerhalb der SAS-Plattform, was der erste Platz bei der Technical Foundation belegt. Bedenken bei der Einbindung in bestehende Technologielandschaften (25 % gegenüber 44 % im Durchschnitt) und bei der Flexibilität im Ökosystem deuten allerdings darauf hin, dass die proprietäre Architektur die Integration mit externen Systemen erschwert.

Die am häufigsten genannten Probleme betreffen Preisgestaltung und Flexibilität. Probleme mit den Preismodellen und steigende Softwarekosten (28 % gegenüber 19 % im Durchschnitt), Schwierigkeiten bei der Anpassung und mangelnde Flexibilität (22 % gegenüber 8 % im Durchschnitt) sowie ein unflexibles Lizenzmodell (17 % gegenüber 7 % im Durchschnitt) nennt jeweils ein überdurchschnittlicher Anteil der SAS-Kunden. Diese Bedenken decken sich mit der niedrigeren Bewertung des Preis-Leistungs-Verhältnisses als Kaufgrund (20 % gegenüber 37 % im Durchschnitt). Nur 6 % der Befragten empfinden das Tool für Geschäftsanwender als zu schwierig, deutlich unter dem Durchschnitt von 19 %. Das deutet auf eine gute Zugänglichkeit der Plattform hin. 33 % berichten zudem von keinen nennenswerten Problemen, ein Wert über dem Durchschnitt von 26 %.

SAS zeigt eine herausragende technische Grundlage und einen hohen Geschäftswert, befindet sich aber zugleich in einem Plattformwechsel mit Chancen und Herausforderungen. Die Stärken bei der Zugänglichkeit für Geschäftsanwender und der bewährten Zuverlässigkeit werden durch anhaltende Bedenken bei Preisgestaltung und Flexibilität relativiert.