SAS: ‘Wij zijn de pizzabodem, de toppings mag je zelf kiezen’

AI, machine learning en analytics zijn buzzwords die iedereen uitschreeuwt om zich relevant te voelen. Sommigen passen het ook echt toe, anderen staan nog maar aan het begin. SAS is al meer dan 40 jaar gespecialiseerd in analytics en omarmt machine learning en AI om te innoveren. Hoe vlot evolueert de analytische dino?

“Iedereen is met data en analytics bezig, maar wij zijn daar al meer dan 40 jaar specialist in.” De toon is gezet wanneer we op AnalyticsX in Milaan rond de tafel zitten met Jeroen Van Godtsenhoven, Managing Director van SAS BeLux. Veertig jaar ervaring kan een molensteen zijn die je meesleurt. In de tijd dat start-ups en grote IT-specialisten zich storten op big data, analytics, AI en machine learning, zou je denken dat SAS het moeilijk heeft. Niets is minder waar.

Silo’s verbinden

“Het belangrijkste is dat de markt enorm snel groeit. Niet alleen op vlak van volume maar ook in de breedte van de toepassingen”, zegt Van Godtsenhoven. “Een Salesforce gaat bijvoorbeeld op zijn data, op zijn aparte silo, AI en analytics toepassen om voorspellend te werken. Er schieten honderden start-ups uit de grond die ook AI, machine learning en analytics combineren, maar telkens in een specifieke niche. Dat mag, want wij kunnen niet elke niche bedienen.”

De troef van SAS schuilt niet in de aparte silo’s die overal opduiken, maar net in het verbinden van alles. Het heeft namelijk geen nut wanneer je aparte analytics hebt die niet met elkaar spreken. SAS wil over het volledige bedrijf analytics aanbieden, die alle aparte silo’s met elkaar verbindt om de juiste beslissingen te nemen.

 

“Vroeger waren we een gesloten bedrijf met software die volledig van ons was. Vandaag zijn we een flexibel en open platform.”

 

“We hebben de enterprise-visie en de industriële capaciteit om voor resultaten te zorgen. Dat hebben we al 40 jaar, maar we hebben ons wel moeten omscholen. Vroeger waren we een gesloten bedrijf met software die volledig van ons was. Vandaag zijn we een flexibel en open platform”, benadrukt Van Godtsenhoven.

Olijven

Maar vandaag doet iedereen analytics en kan je door middel van de public cloud en openbrontools ook zelf een analytics-programma uit de grond stampen. Of je dat nu met R of Python doet, alles kan vandaag op een geheel eigen manier. Dat is concurrentie voor SAS, maar eigenlijk ook weer niet volgens Van Godtsenhoven. Een apart onderdeel moet in het totale geheel worden geïmplementeerd, en daar komt SAS opnieuw bij helpen.

“Wij kunnen een wrapper bouwen rond een applicatie en die integreren in een groter geheel. Wij werken overkoepelend en zitten er niets mee in om samen te werken met anderen om die brug te slaan.”

 

“Wie wil kan een kant-en-klare pizza krijgen met toppings van ons.”

 

Van Godtsenhoven vergelijkt SAS graag met een pizza. “Wie wil kan een kant-en-klare pizza krijgen met toppings van ons.” Zijn er echter bepaalde toppings die je liever hebt? Dan kan die pizza ook worden samengesteld. “Wie liever een heel gespecialiseerde olijf heeft op zijn pizza, mag die gebruiken. Wij kunnen die ook leveren, maar we kunnen niet elke niche van A tot Z bedienen. Wij verzorgen de pizzabodem, aan de klant om te kiezen welke toppings hij wil en van wie die komen.”

Geen overnames

Om in niches succesvol te zijn, moet je dikwijls overnames doen. Die tactiek hanteren bedrijven zoals Oracle om een zo breed mogelijk draagvlak te voorzien met allerlei bouwstenen. SAS gelooft daar niet in en doet liever aan growth hacking. Van Godtsenhoven: “We moeten meer dan ooit de markt in het oog houden en de opportuniteiten spotten. Zo hebben we met Siemens een samenwerking waarmee we ineens 60.000 industriële klanten kunnen bereiken. We hadden dat misschien ook volledig zelf kunnen ontwikkelen, maar op deze manier kunnen we blijven groeien.  “

“Voor SAS is het bredere geheel belangrijker dan dat éne olijfje op de pizza. We werken met heel wat partijen samen voor technische implementaties. Zo is er bijvoorbeeld Faction XYZ dat chatbots zou kunnen uitrollen en Robovision dat beeldanalyses voor overheidsdiensten zou kunnen doen. Maar zij maken niet de systemn. Al die data moet op een manier tot de klant of gebruiker ter plaatse komen, en daar komt SAS van pas.”

 

Veel nieuwe AI-spelers laten bedrijven op dit ogenblik proeven, maar kunnen nog geen resultaten tonen.

 

Op de vraag of de public cloud met AI-capaciteiten een allesopslokkend monster kan worden dat SAS mee verslindt, reageert Van Godtsenhoven koel. SAS gebruikt vandaag de public cloud wanneer de klant dat wil, maar kan ook een private cloud inschakelen op on-premise hardware. SAS klopt zich op de borst dat ze hun diensten kunnen tonen omdat ze de resultaten hebben. Veel nieuwe AI-spelers laten bedrijven op dit ogenblik proeven, maar kunnen nog geen resultaten tonen.

Groeipoten

Tijdens het gesprek valt op dat SAS als bedrijf goed in zijn vel zit en geniet van de hype rond AI, analytics en machine learning. Ze zijn groot geworden in de bank- en verzekeringssector en draaien prima in industriële omgevingen. Belangrijke groeipoten zijn health en life science, manufacturing, retail. Manufacturing komt vooral door de explosie van IoT-toestellen die centraal beheerd moeten worden.

Die groeipoten zijn niet toevallig ook groeipoten waar heel wat andere bedrijven op azen. SAS heeft in bepaalde markten een flink marktaandeel en wordt als de referentie aanzien. Tegelijk moet het in andere sectoren oppassen voor start-ups of public cloud-aanbieders die het bedrijf het vuur aan de schenen leggen.

Volgens SAS is er genoeg business vandaag voor iedereen om te groeien. De uitdaging is om sneller te groeien dan de rest. Het bedrijf heeft het voordeel van de 40-jarige expertise met talrijke wortels binnen diverse sectoren, maar het mag niet op zijn lauweren rusten.