Web

 

Hyperion steigert Gewinn und rüstet sich für die Stammdatenverwaltung

26.01.2005

MÜNCHEN (COMPUTERWOCHE) - Mit positiven Zahlen für das zweite Quartal wartet der Datenanalyse- und Reporting-Spezialist Hyperion auf. Demnach steigerte das Unternehmen seinen Nettogewinn (GAAP) im Vergleich zum zweiten Quartal des Vorjahres auf 15,6 Millionen US-Dollar (0,38 US-Dollar pro Aktie), was einem Wachstum von 135 Prozent entspricht. Der Umsatz für diesen Zeitraum verbesserte sich um 13 Prozent auf 177 Millionen US-Dollar. Dabei erhöhte sich der Umsatz bei den Softwarelizenzen um 15 Prozent auf 68,5 Millionen US-Dollar. Bei Wartung und Service konnte Hyperion um 12 Prozent zulegen.

Die Gründe für die guten Zahlen im abgelaufenen Quartal sieht Godfrey R. Sullivan, President und Chief Executive Officer von Hyperion, in der Umsatzrendite von knapp 17 Prozent sowie einem überdurchschnittlichen Wachstum im Markt für Business Intelligence (BI). Dort ließ sich laut Hersteller mit der "Hyperion Performance Suite" ein Lizenzzuwachs von mehr als 50 Prozent erzielen. Zu den Neukunden des letzten Quartals zählen die französische Sanofi-Synthelabo Group, die britische Regus Group Plc und die Carl Zeiss AG.

Parallel dazu gab Hyperion die "freundliche" Übernahme des bisherigen Partners Razza aus Austin, Texas, bekannt. Dieser entwickelt Software zur Stammdatenverwaltung, mit der sich derartige Informationen aus BI-Systemen, einem Data Warehouse, Finanzanwendungen und Transaktionssystemen synchronisieren und zentral verwalten lassen sollen. Ziel ist es, auf dieser Basis unternehmensweite Lösungen zur Unternehmenssteuerung mit konsistenten und harmonisierten Daten versorgen zu können, statt die (unterschiedlichen) Metadaten der jeweiligen Quellsysteme aufwändig managen zu müssen. Das künftig als "Hyperion Master Data Management" vermarktete Produkt soll in die BI-Plattform des Herstellers integriert werden. Strategisch will sich das Unternehmen mit der Razza-Technik ganz auf den Bereich Finanz-Reporting, Planung, Analyse, Business Modelling und Aufbau von Kennzahlen konzentrieren und nicht auf die Verwaltung von Prozessdaten aus Transaktionssystemen wie ERP-Software. (as)