Jim Goodnight, SAS
König der Statistik

Jim Goodnight schwimmt gegen den Strom. In aller Stille hat er den Softwarekonzern SAS aufgebaut – ohne Börsengang und Übernahmen.

GENF. Er ist kein Marketinggenie wie Bill Gates. Kein Popstar wie Apple-Gründer Steve Jobs. Kein Selbstdarsteller wie Larry Ellison von Oracle. Jim Goodnight gehört zwar ebenso lange zur Softwareszene und ist nicht minder erfolgreich. Aber er ist kein Mann für glamouröse Auftritte. Er wirkt eher wie ein erfahrener Arzt, der sich und anderen nichts mehr beweisen muss. Er spricht leise und schaut, bevor er eine Frage beantwortet, erst einmal vor sich auf den Schreibtisch, wie um sich noch einmal kurz zu sammeln.

„Ja, Sie haben Recht: Statistik ist die langweiligste Sache der Welt“, sagt der hoch gewachsene 63-Jährige bei einer Fachmesse in Genf. „Aber nur, wenn sie an der Uni realitätsfern gelehrt wird.“ Mit angewandter Statistik hat der Doktor der Statistik ein Vermögen verdient, rund 2,9 Milliarden Dollar, wie das US-Magazin Forbes schätzt. Mit Methoden zur Analyse großer Datenmengen hat er seinen Konzern SAS aus North-Carolina zum weltgrößten, nicht börsennotierten Softwarekonzern gemacht.

Er hilft Riesen wie der Deutschen Telekom, der Citibank oder Nestlé, ihre Millionen Kundendaten für alle erdenklichen Zusammenhänge auszuwerten. „Business Intelligence“ nennt sich die Sparte, die zu den heißesten Wachstumsmärkten für Unternehmenssoftware gehört. Ein Gebiet, in das auch SAS-Konkurrenten wie SAP mit Macht drängen.

Keine Angst vor SAP

Vor dem deutschen Konzern aus Walldorf ist Goodnight aber nicht bange. „Jeder SAP-Kunde braucht im Grunde SAS-Software, um die analytischen Werkzeuge zu haben, die SAP nicht liefert“, ist er überzeugt. Unternehmenschef Goodnight, dem siebzig Prozent von SAS gehören, vertraut auch auf seinen großen Vorsprung in diesem Geschäft.

Bereits in den frühen siebziger Jahren startet er. Als Doktorand im Fach Statistik an der North Carolina State University entwickelt er mit Kollegen für die aufkommenden Großrechner von IBM ein Softwareprogramm, dass aus einer großen Menge landwirtschaftlicher Daten die optimale Saatgutmenge errechnen soll. Das Ergebnis ist ein Programm mit dem nüchternen Namen „Statistical Analysis Software“ – kurz SAS.

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