“隨著大數據、云計算、物聯網等新技術新應用向商業世界及公眾生活的滲透，傳統的產業模式被不斷革新，原有的產業鏈被打破，以往的傳統觀念也被徹底顛覆，但是借助數據分析技術，各企業都可以積極應對，以創新驅動發展，掌握變革的機遇，走出一條嶄新的成長道路。”6月23日，SAS大中華區總裁吳輔世在第四屆SAS Forum 2016大會上如是說。

 　　作為一家成立40年的數據分析公司，SAS從創立伊始就一直專注于數據分析的商用市場，并為此開發了一整套軟件平臺和230種軟件應用產品。此外，從上世紀90年代，SAS就開始針對政府、金融、制造等領域推出應用解決方案，并堅持將年營收的25%投入到研發中，這也是SAS成立40年來保持穩定增長、獲得市場認可的重要因素。

　　企業數字化轉型用數據說話

 　　數字化轉型已經被越來越多的企業所重視，而數據是這一切實現的基礎和推動力量。新經濟常態下，企業必須借助更新的科技力量來應對挑戰、脫穎而出。而大數據分析能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，為企業提升競爭力提供了新思路。

 　　“誰掌握了數據，誰就擁有了產品創新和客戶服務的主動權。”浦發銀行總行財富管理部副總經理崔永平表示。2015年，浦發銀行在升級CRM基礎平臺的同時引入了SAS客戶智能產品，與同步建立的包括多維營銷數據集市以及分析型CRM應用集市在內的其他配套系統，形成基于客戶洞察的營銷應用，實現實時和批量閉環響應模式，創新了自身的客戶數字化經營。

 　　招商銀行為了滿足快速增長的個人貸款業務的需求，利用大數據分析突破了傳統審批流程風險控制過程中的業務發展局限，在市場中迅速準確地制定相關貸款政策，量化控制風險率和批準率，從而占據了市場主動地位。

 　　SAS執行副總裁兼首席客戶官Fritz Lehman表示：“銀行要對其客戶進行細分，以區分哪些是具有增長潛力的客戶，并加大這些客戶的服務和營銷力度，實現客戶的精準營銷。”

 　　在數字經濟時代，消費者對定制化服務和個性化體驗的興趣和期待直線上升。智能終端的發展和普及正搭建著用戶線上和線下行為的緊密關聯。由此產生的海量有價值的數據信息可以被用于消費者細分、行為分析、流失原因分析等諸多方面。未來，成功的營銷必將是基于數據和分析的、能夠準確發掘客戶訴求的營銷。

 　　今年，適逢SAS成立40周年，SAS在全球擁有超過8萬個客戶，其中包括2015年“財富世界500強”的前100強企業中的91家，在中國SAS服務于四大國有銀行和21家股份制銀行以及眾多大型保險公司。

　　在這些行業企業中，SAS未來主要的服務有三個方向：

 　　金融行業，互聯網金融的風險管理，以及新的基層的金融機構對新的業務的發展，都需要對數據分析進行分析;

 　　制造行業，在現行的經濟形勢和新經濟常態下，用數據分析提升制造企業管理，進行銷售預測和庫存優化;

 　　政府方面，有重點的省份和城市已經開始了大數據分析方面的應用，以提升對市民和企業的服務，提升政府自我的管理。

　　數據分析云化是必然趨勢

 　　大數據分析技術正在為企業挖掘更多的商業機會，實現更多的商業價值，同時，大數據分析技術本身也在隨著市場環境變化而發生改變。根據IDC報告分析，預計2020年80%的大數據應用都是基于云平臺。

 　　“從全球來看，數據分析的云化是必然趨勢。”吳輔世認為，數據存儲、數據分析的能力將會以服務的形式提供給最終用戶，用戶可以不必構建大數據的基礎設施和軟件。

 　　據了解，SAS很早便意識到這點，目前很多產品都已經支持云端部署。本次大會上，SAS正式向廣大用戶發布了最新一代高性能分析與可視化架構SAS Viya。 SAS Viya是一個全新的云就緒(cloud-ready)開放式綜合分析平臺，代表了SAS新一代的分析架構。該開放式架構支持云計算，專為各級分析人員設計，可適合各種規模的企業，幫助應對機器學習等大數據方面的挑戰。

 　　目前，從技術邏輯上，SAS的產品主要分為五大類：底層的SAS F歐尼的ation，提供了諸如分布式數據管理、跨多數據源訪問、數據可視化、數據挖掘和高級分析建模等核心數據處理功能;SAS分析服務器層，包括了OLAP服務器、存儲過程服務器等數據服務器功能;SAS基礎服務層，提供基于java的中間件;SAS應用服務層，為客戶 提供面向業務的查詢和報表服務;SAS客戶端服務則是一套基于Web的桌面界面。

 　　吳輔世表示，數據分析將越來越平民化，為此，SAS的產品將逐漸走向基于云化的分析平臺，這能讓各行業企業、企業內部的各個崗位員工都能夠更加輕松地使用SAS的數據分析工具進行大數據應用。

 　　此外，可視化分析也是SAS實現數據分析平民化目標的重要手段。SAS可視化分析和可視化建模統計工具讓大數據分析應用和操作更簡單、直觀。而這些都是基于強大的內存分析能力。

 　　與此同時，互聯網和社交媒體的興起，使得數據來源更加多樣化，數據量也呈爆發式增長，這推動了文本分析技術的發展。目前文本、語義和社交分析技術已經包括金融、醫療、傳媒、電商在內的在多個行業得到廣泛應用，企業從海量的互聯網和企業內部數據，包括文本、視頻等結構化和非結構化數據中提取那些能提高決策質量的有用信息和情報。

 　　據了解，SAS的文本分析通過機器學習和自然語言處理技術，可以用人類的洞察來引導機器學習結果，自動生成主題識別或建立主題庫，大大減少耗時的人工活動;交互式圖形用戶界面讓識別相關性、修改算法、文件分配和資料分組等操作變得十分輕松;高性能內存分析技術可以在幾秒或幾分鐘之間完成億萬條數據的處理，可視化結果展現讓您瞬間獲取商業洞察。SAS提供多種語言的本地支持，其中包含中文簡體與繁體。目前，全球1200多家企業正在使用SAS文本分析驅動企業價值提升。