Welche Kunden stehen vor einer Kündigung? Wie wird sich die Nachfrage nach einem neuen Produkt entwickeln? Wie lässt sich die Zahl der Garantiefälle verringern? Typische Fragen, die sich mit modernen Analyselösungen ("Analytics") beantworten lassen – mehr und mehr Unternehmen fällen ihre Entscheidungen auf Basis solcher Anwendungen.

Doch auch bei viel elementareren Aufgaben kommen Analytics zum Einsatz: "Forscher verwenden die Analyseverfahren, um die Bausteine des Lebens zu entschlüsseln", so Beate Allmann, Technical Account Manager Pharma beim weltweit größten Business-Intelligence-Anbieter SAS. "Genauso wie etwa Marketingmanager oder Controller nutzen Wissenschaftler Analytics, um Muster und Trends innerhalb großer Datenmengen zu erkennen – in diesem Fall keine Kunden- oder Verkaufs-, sondern Gen-, Mikroarray- oder Proteomikdaten", so Allmann.

Vor allem die Pharma- und Medizinforschung profitiert von solchen Analysen: So wird es mithilfe von Analytics eines Tages möglich sein, individualisierte Medikamente herzustellen, die exakt auf das jeweilige Krankheitsbild eines Patienten zugeschnitten sind.

Mediziner und Biostatistiker stehen vor der Aufgabe, aus einer riesig großen Menge an Gendaten genau die Informationen herauszufiltern, die zeigen, in welchem Gen die Ursache für eine Krankheit liegt. Dabei helfen ihnen neben den Analytics-Verfahren auch Visualisierungsinstrumente, wie sie "JMP Genomics" von SAS bietet: Beziehungen zwischen Daten lassen sich dreidimensional darstellen, so dass die Forscher auf einen Blick auffällige Muster oder andere Anomalien erkennen. Jussuf Idaghdour von der US-amerikanischen North Carolina State University zum Beispiel untersucht auf diese Weise, wie sich die Lebensbedingungen auf die genetische Entwicklung auswirken. Dazu analysiert er RNS-Proben marokkanischer Nomaden, Bauern und Stadtbewohner.

Die SAS Lösung JMP Genomics bietet Forschern eine breite Palette von Analysemöglichkeiten innerhalb einer einzigen Desktoplösung. Einfach zu nutzende "Point-and-click"-Menüs erlauben den Anwendern, aus mehr als hundert Verfahren für Gen-, Mikroarray- oder Proteomikanalysen auszuwählen oder eigene Analysemodelle zu erstellen. Mit der jüngst auf den Markt gebrachten Version 3.1 ist es sogar möglich, die Zahl der Kopien eines bestimmten Gens in einer individuellen DNA zu untersuchen. Partnerschaften mit Affymetrix und Illumina, führenden Mikroarray-Anbietern, stellen sicher, dass sich Daten dieser Plattformen problemlos importieren lassen.

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