Teragram wird in Zukunft als SAS Company geführt. Das Unternehmen hat 40 Mitarbeiter, Hauptsitz ist im US-amerikanischen Cambridge, Massachusetts. Die Textanalyse-Technologie von Teragram ist im Markt etabliert. Zu den Kunden zählen unter anderem CNN, Forbes.com, New York Times Digital, Sony, WashingtonPost.com und Yahoo!. «Mit den rasant ansteigenden Datenmengen steigt auch der Bedarf der Unternehmen, alle Informationen konsistent zusammenzuführen und auszuwerten – seien es nun Daten aus strukturierten Datenbanken oder unstrukturierte Daten aus vielen verschiedenen Quellen», so Yves Schabes, President von Teragram. «Teragram ergänzt mit seiner Technologie die Text-Mining- und Analytics-Angebote von SAS perfekt. Wir freuen uns sehr darüber, Teil eines Unternehmens zu werden, das strukturierte und unstrukturierte Daten so verbindet, dass Kunden schnellere und bessere Entscheidungen treffen können.»
Teragrams Technologie im Einzelnen
Natural Language Processing: Mit Teragrams NLP-Technologie lassen sich Textdaten – in verschiedenen Sprachen und aus verschiedenen Quellen – in entscheidungsrelevante Informationen verwandeln. NLP ermöglicht eine detaillierte Datenanalyse auf der Ebene einzelner Wörter, linguistischer Beziehungen und unter Berücksichtigung verschiedener Wortbedeutungen. Teragram verfügt über umfangreiche, kommentierte Wörterbücher mit einigen Hundert Millionen Wörtern in über 30 Sprachen.
Automatische Kategorisierung: Teragrams leistungsstarke Kategorisierungstechnologien ermöglichen eine sofortige detaillierte Klassifizierung von Dokumenten nach spezifischen Kriterien über das gesamte Unternehmen hinweg. Die Dokumente werden so nach speziellen Themen geordnet und können von den Anwendern – von der Fachabteilung bis zur Chefetage – schneller und gezielter gefunden werden, unabhängig davon, wo das Dokument im Unternehmen gespeichert ist.
Natural Language Enterprise Search: Für die sogenannte Enterprise Search – eine inhaltsorientierte Suche mithilfe einer unternehmenseigenen Suchmaschine – analysiert die NLP-Lösung strukturierte, firmeninterne Datenbanken sowie unstrukturierte Daten wie textbasierte Reports und Websites. So kann das System umfangreiche Antworten auf Suchanfragen liefern, die all diese Informationsquellen berücksichtigen. Die ausgefeilten Suchfunktionen schaffen auf diese Weise ein einfach zu nutzendes Umfeld für Business Intelligence und weiten die Verfügbarkeit und den Nutzen von BI unternehmensweit aus. In Kombination ermöglichen SAS und Teragram eine Katalogisierung, die sich nicht nur auf die Überschrift eines Reports beschränkt, sondern seinen Inhalt ebenso wie die damit verbundenen Metadaten erfasst.
Mobile Suche: Dank Teragram sind SAS Kunden in der Lage, Daten auch per Fernzugriff zu analysieren und so schneller die gewünschten Informationen zu erhalten. Mithilfe der Funktionen für mobile Suche können Anwender von ihrem BlackBerry, Mobiltelefon oder anderen mobilen Endgeräten aus Informationen
abrufen und speichern und eine Verbindung zu externen Applikationen wie BI-Systemen oder Such-Datenbanken herstellen.
«Das Know-how und die NLP-Technologie von Teragram werden den Markt für BI und Analytics signifikant verändern», so Jim Goodnight, CEO und Gründer von SAS. «Teragrams Technologie stärkt und erweitert die Möglichkeiten von SAS, strukturierte und unstrukturierte Daten zu kombinieren und schneller präzisere Antworten zu generieren – nicht nur innerhalb unserer Text-Mining-Lösung, sondern integriert über die gesamte SAS Enterprise Intelligence Platform hinweg.»
Akquisitionen spezifischer Technologien
SAS bietet seit über zehn Jahren Text-Mining-Instrumente und hat 2002 mit dem SAS Text Miner eine eigene Lösung für die Analyse von unstrukturierten Daten auf den Markt gebracht. Heute ist der SAS Text Miner in zahlreiche Fach- und Brachenlösungen wie etwa SAS Warranty Analysis integriert. Die Haushaltsgerätehersteller Whirlpool und Sub-Zero oder die Autobauer Shanghai General Motors und American Honda nutzen Text-Mining-Instrumente von SAS für das Garantiemanagement – um Qualitätsprobleme in der Produktion frühzeitig zu erkennen, Fehlerursachen zu finden und so Imageschäden vorzubeugen und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Weitere Kunden aus dem deutschsprachigen Raum sind beispielsweise das Luzerner Kantonsspital, die Universität Magdeburg sowie die TU Bergakademie Freiberg.
SAS akquiriert ausschliesslich Unternehmen, die über spezifische Technologien verfügen und so das Lösungsportfolio von SAS optimal ergänzen und damit den Kunden Vorteile verschaffen. Dank der zusätzlichen Ressourcen von SAS erhalten Teragrams Kunden und OEM-Partner erweiterten Support und profitieren von SAS› überdurchschnittlich hohen Investitionen in Forschung & Entwicklung.
(SAS/mc/hfu)
Über SAS
SAS ist mit 2,15 Milliarden US-Dollar Umsatz und über 10 000 Mitarbeitern der weltweit grösste Anbieter von Busi-ness-Intelligence-Software. Die strategisch-analytischen Lösungen von SAS werden von Unternehmen an über 44 000 Standorten in 111 Ländern eingesetzt. Insgesamt 96 der Top-100 der Fortune-500-Unternehmen vertrauen auf SAS. Die SAS Lösungen helfen Unternehmen dabei, aus ihren Geschäftsdaten konkrete Informationen für strategische Entschei-dungen zu gewinnen und damit ihre Leistungsfähigkeit zu steigern. Als einziger Hersteller bietet SAS alle Komponen-ten der Business-Intelligence-Prozesskette aus einer Hand – von Datenintegration, -management und -analyse über das Reporting bis hin zur grafischen Aufbereitung der Informationen. Firmensitz der 1976 gegründeten US-amerikanischen Muttergesellschaft ist Cary, North Carolina (USA). SAS Schweiz beschäftigt über 40 Mitarbeiter und hat Niederlassun-gen in Zürich und Genf.
Über Teragram
Teragram ist marktführender Anbieter mobiler und multilingualer Textanalyselösungen. Das Unternehmen wurde 1997 von Vorreitern im Bereich der Computerlinguistik gegründet. Teragram unterstützt seine Kunden dabei, effektivere Abfragen durchzuführen und Informationen in über 30 Sprachen besser zu sortieren. Unternehmen können so fundierte Entscheidungen treffen und besser neue Märkte erschliessen.
