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把数学知识变成算法，再以软件的形式打造成各种工具，这件事SAS做了40年。从1976年公司正式成立一直到现在，说SAS见证了数据分析行业的变迁，也并不过分。在近几年，数据分析的可视化应用的范围在不断增大，尤其是那些高端的分析方法更受行业用户们的关注。图形、图像、计算机视觉、UI都可被用于展现和解释数据，这让数据分析可视化更快地获得普及。这些构成了SAS“基业常青”的主因。
从1976年开始，SAS创立已40年。40年来，SAS从最初的5名员工发展到现在1.4万多名员工，始终专注于数据分析、数据挖掘领域。
把数学知识变成算法，再以软件的形式打造成各种工具，这件事SAS做了40年。其中，有一项工作非常重要，那就是如何创新地把数据分析用于解决实际商业问题，提升商业价值，具体实现过程包括将数据分析平民化、数据分析范围扩大化（如扩大到物联网、智慧城市等领域）、数据分析深入化（向“互联网 ”深入）、数据分析的战略化等。
但以上这些还并非SAS贡献的全部。据媒体报道，SAS公司联合创始人兼CEO Jim Goodnight非常热衷于收藏艺术品、矿物藏品，如今他也正致力于引领SAS把数据分析变成IT与艺术的结合体。
近日，2016 SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会在京召开。本届峰会以“引领大分析——创新与价值”为主题，透过创新思维、实战案例，揭示数据创造价值、分析洞察未来的成功路径。超过1000位SAS全球大数据专家、中国用户、合作伙伴、学者、媒体与行业分析师参与了此次大会，并就大数据分析、物联网、云分析、机器学习、文本分析、数据可视化、场景营销、风险管理、实时反欺诈等众多热点话题展开了主题演讲和讨论。
“大”和“最”
从1976年公司正式成立一直到现在，说SAS见证了数据分析行业的变迁，并不过分。
PC时代，数据分析通常由专业IT人员来操作，那时“大数据”的概念还没有诞生，但SAS已经在研究如何进行海量数据的分析挖掘，并且也开发了很多相关软件。多年来，需要SAS处理的数据量一直在增加，服务的领域也越来越多，所以在SAS眼里，大数据的“大”不是相对的，并不能完美描述数据量的快速增长状态，也无法描述SAS当下的市场地位——SAS更希望“大”中能包含有“最”的含义。
SAS公司执行副总裁兼首席客户官Fritz Lehman在SAS工作32年了，考虑到公司发展已经拥有四十年历史，他当然可以算是SAS的一位历史专家了。
“我在SAS干过很多不同的工作，所以我了解SAS的很多业务。最开始我做技术支持——接电话、回答顾客对SAS的任何问题，这项工作非常有价值，因为我每天都能学到SAS的知识。后来我成为SAS的一名培训员，四处进行培训，教客户如何使用SAS软件。再后来我进入了产品研发团队，然后又先后做咨询、销售工作。我第一次获得提拔是在咨询部门——成为咨询部门的负责人。”Fritz Lehman在接受媒体采访时说。
如今，Fritz Lehman正致力于帮助SAS公司的全球客户学会如何通过数据分析获得成功。在峰会演讲中，Fritz Lehman描述了一个“快鱼吃慢鱼”的过程：近几年，企业一直致力于数字化、互联网化，这导致了大量数据的产生。如今，已经到了一个关键节点——企业需要挖掘数据、发现价值。这时，即便是一个很小的团队，也能以很快的速度在产业聚变中发展新业务，变成“快鱼”，并淘汰那些不擅长挖掘数据的“慢鱼”。
SAS有能力帮助很多企业成为“快鱼”，因为自己本身就是一条“快鱼”。 40来SAS不断创新，不断进步，致力于成为业内最大、最快的鱼。
谈到中国市场的发展，SAS大中华区总裁吴辅世表示，过去五年来，SAS在中国市场保持了高速增长的速度。SAS的中国用户遍布金融、政府、制造业、电信、医疗、交通等各个行业。比如在金融行业，SAS正协助中国银行用户构建实时交易的企业级反欺诈管理系统，这个系统拥有毫秒级的处理能力，可有效降低欺诈损失。
“在今后，数据分析将呈现出一个新的趋势，即平民化。过去只有少数的大型企业和专业人士可以借助数据分析去构建各种应用。但随着数据分析走向可灵活调配的云平台，再加上极具亲和力、直观有效的可视化分析的出现，让数据分析被普及到各行各业，这也是中国市场正面临的发展趋势。”吴辅世如是说。
市场研究公司IDC预计，到2016年底，全球可穿戴设备的出货量将达到1.019亿台，较2015年增长29.0%。到2020年之前，可穿戴设备市场的年复合增长率将为20.3%，而2020年将达到2.136亿台。在峰会上记者了解到，SAS在中国也推出了基于物联网的平台、技术和解决方案。
数据分析要可视化
数据分析可视化没有一个公认的解释，不同的企业或研究机构会根据自己的实际经验来描述这个概念。通常情况下，数据分析可视化会包含几个关键的因素：海量数据、分析（或处理）、视觉表现。
数据分布分散、数据结构不一、人工分析的不确定性导致了从前数据分析流程的不固定。为了能顺利地把数据导入到各种应用或系统中接受分析挖掘，可视化是一种合适的方法。可视化可被作为人工分析的重要辅助，人们喜欢那些漂亮的、具有意义的各种图表。
在近几年，数据分析的可视化应用的范围在不断增大，尤其是那些高端的分析方法更受行业用户们的关注。图形、图像、计算机视觉、UI都可被用于展现和解释数据，这让数据分析可视化更快地获得普及。
在峰会上，SAS展出了其最新推出的数据分析可视化架构Viya，这是一个全新的开放式综合分析架构。Viya架构能帮助用户缩减从早期分析探索到后期业务价值实现所需要的时间，包括机器学习等众多SAS其他产品，可帮助用户应对各类数据分析挑战。
Viya架构很简单，并且可被方便地在云端或本地部署。运用Viya的统一架构，可以避免整合不同供应商代码的麻烦。Viya架构提供的技术可应用于数据分析全生命周期中。Viya架构的另一个亮点是可支持公共云或私有云基础设施，并将提供新的公共API服务。另外，Viya架构还支持通用的编程语言如Python、Lua、Java等，能帮助不同技术水平的人员进行分析和数据挖掘，不论是业务人员、数据科学家还是应用程序开发员，Viya架构都可以为他们提供快速、可靠的分析结论。 可视化分析在SAS内部被放在一个什么样的位置？
“可视化分析对于SAS来说非常重要，它会让分析技术更普及，更平民化，走进第一线管理人员的视野。所以，SAS在可视化分析方面投入了大量研发资源，不光包括前端界面的展现，也包括分析模型构建的相关技术、预测的相关技术。这些技术都内嵌在了SAS的产品当中，有利于把原来只被少数专业人士运用的技术，普及到更广大的用户。”吴辅世表示。
在中国为中国
SAS成立40年，没有上市，仍旧保持私有状态，这种状态能够让SAS实现对所拥有资源的自由支配。比如，2008年国际金融危机，很多上市公司为了粉饰财报而借助裁员减少开支，但SAS没有。这意味着SAS能够按照自己的发展规划来调整投资策略、发展策略，比如向中国市场的倾斜。
对于SAS今后在中国的发展，吴辅世给出了一个清晰的路线图。
一是保持面向传统市场服务的优势。SAS最坚实的客户基础是在金融行业打下的，在近几年也看到了更多新兴的发展机会，除了和中国各大国有银行都保持深度合作外，也在向一些股份制银行、大型的金融机构寻求合作。SAS看到，数据分析在金融行业的运用正走向精致化，比如反欺诈管理、场外营销等业务场景。中国整个金融行业的发展都非常活跃，除大型金融机构外，包括互联网金融、数以百计的农商行集成金融体系等，也都需要做好风险防患，尤其是在新经济形态下继续开拓业务，不能再使用传统的管理工具、采取传统的思维来进行市场拓展或风险防范。而要进入“新一代”，就必须借助数据分析，这恰恰是SAS的优势所在。
二是关注制造行业。中国制造行业已经进入了转型升级阶段，随着挑战的增多，更多的业者希望运用SAS的数据分析技术来分析产品，以此提升管理。在面临经济新常态的挑战时，中国制造行业就需要把投资放在刀刃上，比如放在数据分析上，使用SAS的技术提升经营能力。
其他新的市场方向包括：面向政府，中国政府已经将大数据提升到国家战略的高度。在国内，SAS也在和一些城市合作设立“大数据局”，共同探讨怎样运用最新的物联网技术生产更多有价值的数据，然后借助数据分析提高政府对企业的服务效率，提升政府的管理治理能力。
Fritz Lehman补充说，SAS总部对中国市场非常重视和支持，并不断加大资源投入。他举例称，今年SAS在北京和上海的分公司，都搬进了新办公室，扩大了工作空间，以容纳更多的员工。此外，今年还计划在成都和深圳增加两个新的服务网点。
大数据 大分析
近年来，大数据已成为商业变革的重要推动力量，并已作为重要的生产力上升至中国的国家战略。大数据的蓬勃发展为各个机构带来了前所未有的机遇，但如何将这些海量、多样的数据资源转化为真正的价值，大数据分析是唯一的答案。如今，大数据分析已成为助推业务发展的关键元素、商业竞争的制胜法宝。
“2016年，中国在经济新常态下，面临更多新挑战。同时，随着大数据、云计算、物联网等新技术新应用向商业世界及公众生活的渗透，传统的产业模式被不断革新，原有的产业链被打破，以往的传统观念也被彻底颠覆，”吴辅世在本次大会开幕致辞中说道，“但是借助数据分析技术，各企业都可以积极应对，以创新驱动发展，掌握变革的机遇，走出一条崭新的成长道路。所以我认为这将是大数据分析引领创新、体现价值的一年，而SAS作为全球数据分析的领导者，也将一如既往地助力广大用户和合作伙伴，共同成为大数据时代的赢家。”
作为全球商业分析领域领导者，SAS平均每年将营收的25%投入研发，在最前沿的技术领域保持领先。围绕大数据，本次大会上，SAS正式向广大用户发布了很多可应对不同客户需求的解决方案：SAS物联网分析、SAS大数据分析与Hadoop、SAS大数据可视化、SAS大数据智能营销、SAS风险管理等。
随着大数据、云计算、物联网等新技术新应用向商业世界及公众生活的渗透，企业、消费人群和员工之间沟通互动的方式发生了剧烈变革，传统的产业模式被不断革新，原有的产业链被打破，以往的传统观念也被彻底颠覆。在这样的环境下，企业必须借助更新的科技力量来应对挑战、脱颖而出。而大数据分析能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，为企业提升竞争力提供了新思路。
在数字经济时代，消费者对定制化服务和个性化体验的兴趣和期待直线上升。智能终端的发展和普及正搭建着用户线上和线下行为的紧密关联。由此产生的海量有价值的数据信息可以被用于消费者细分、行为分析、流失原因分析等诸多方面。未来，成功的营销必将是基于数据和分析的、能够准确发掘客户诉求的营销。近日，《亚洲银行家》公布了2016年度亚洲银行技术创新奖（The Asian Banker Technology Innovation Awards 2016）的最佳客户关系管理项目奖（Best CRM Project）获奖名单，SAS联手上海浦东发展银行凭借“客户关系管理系统”项目荣获该项国际大奖。
互联网和社交媒体的兴起，使得数据来源更加多样化，数据量也呈爆发式增长，这推动了文本分析技术的发展。目前文本、语义和社交分析技术已经在包括金融、医疗、传媒、电商在内的多个行业得到广泛应用，企业从海量的互联网和企业内部数据，包括文本、视频等结构化和非结构化数据中提取那些能提高决策质量的有用信息和情报。
在大会分论坛上，SAS分析专家、各行业用户代表就“客户智能”、“风险管理”、“高级分析”等数据分析领域最受关注的主题进行了深入探讨和开放讨论，发表了精彩见解并获得最新洞察。
今年，适逢SAS成立40周年，作为全球500强企业背后的管理大师，SAS一直致力于为行业用户提供最前沿的技术和见解，推动大数据分析在行业内的技术变革与应用创新。
SAS在全球拥有超过80，000个客户，其中包括2015年“财富世界500强”的前100强企业中的91家，在中国SAS服务于四大国有银行、21家股份制银行和众多大型保险公司。出席此次大会的中国用户和商界领袖均对SAS的创新力与可信赖的解决方案赞誉有加，并期待继续与SAS一起用大数据分析共创美好未来。
从1976年开始，SAS创立已40年。40年来，SAS从最初的5名员工发展到现在1.4万多名员工，始终专注于数据分析、数据挖掘领域。
把数学知识变成算法，再以软件的形式打造成各种工具，这件事SAS做了40年。其中，有一项工作非常重要，那就是如何创新地把数据分析用于解决实际商业问题，提升商业价值，具体实现过程包括将数据分析平民化、数据分析范围扩大化（如扩大到物联网、智慧城市等领域）、数据分析深入化（向“互联网 ”深入）、数据分析的战略化等。
但以上这些还并非SAS贡献的全部。据媒体报道，SAS公司联合创始人兼CEO Jim Goodnight非常热衷于收藏艺术品、矿物藏品，如今他也正致力于引领SAS把数据分析变成IT与艺术的结合体。
近日，2016 SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会在京召开。本届峰会以“引领大分析——创新与价值”为主题，透过创新思维、实战案例，揭示数据创造价值、分析洞察未来的成功路径。超过1000位SAS全球大数据专家、中国用户、合作伙伴、学者、媒体与行业分析师参与了此次大会，并就大数据分析、物联网、云分析、机器学习、文本分析、数据可视化、场景营销、风险管理、实时反欺诈等众多热点话题展开了主题演讲和讨论。
“大”和“最”
从1976年公司正式成立一直到现在，说SAS见证了数据分析行业的变迁，并不过分。
PC时代，数据分析通常由专业IT人员来操作，那时“大数据”的概念还没有诞生，但SAS已经在研究如何进行海量数据的分析挖掘，并且也开发了很多相关软件。多年来，需要SAS处理的数据量一直在增加，服务的领域也越来越多，所以在SAS眼里，大数据的“大”不是相对的，并不能完美描述数据量的快速增长状态，也无法描述SAS当下的市场地位——SAS更希望“大”中能包含有“最”的含义。
SAS公司执行副总裁兼首席客户官Fritz Lehman在SAS工作32年了，考虑到公司发展已经拥有四十年历史，他当然可以算是SAS的一位历史专家了。
“我在SAS干过很多不同的工作，所以我了解SAS的很多业务。最开始我做技术支持——接电话、回答顾客对SAS的任何问题，这项工作非常有价值，因为我每天都能学到SAS的知识。后来我成为SAS的一名培训员，四处进行培训，教客户如何使用SAS软件。再后来我进入了产品研发团队，然后又先后做咨询、销售工作。我第一次获得提拔是在咨询部门——成为咨询部门的负责人。”Fritz Lehman在接受媒体采访时说。
如今，Fritz Lehman正致力于帮助SAS公司的全球客户学会如何通过数据分析获得成功。在峰会演讲中，Fritz Lehman描述了一个“快鱼吃慢鱼”的过程：近几年，企业一直致力于数字化、互联网化，这导致了大量数据的产生。如今，已经到了一个关键节点——企业需要挖掘数据、发现价值。这时，即便是一个很小的团队，也能以很快的速度在产业聚变中发展新业务，变成“快鱼”，并淘汰那些不擅长挖掘数据的“慢鱼”。
SAS有能力帮助很多企业成为“快鱼”，因为自己本身就是一条“快鱼”。 40来SAS不断创新，不断进步，致力于成为业内最大、最快的鱼。
谈到中国市场的发展，SAS大中华区总裁吴辅世表示，过去五年来，SAS在中国市场保持了高速增长的速度。SAS的中国用户遍布金融、政府、制造业、电信、医疗、交通等各个行业。比如在金融行业，SAS正协助中国银行用户构建实时交易的企业级反欺诈管理系统，这个系统拥有毫秒级的处理能力，可有效降低欺诈损失。
“在今后，数据分析将呈现出一个新的趋势，即平民化。过去只有少数的大型企业和专业人士可以借助数据分析去构建各种应用。但随着数据分析走向可灵活调配的云平台，再加上极具亲和力、直观有效的可视化分析的出现，让数据分析被普及到各行各业，这也是中国市场正面临的发展趋势。”吴辅世如是说。
市场研究公司IDC预计，到2016年底，全球可穿戴设备的出货量将达到1.019亿台，较2015年增长29.0%。到2020年之前，可穿戴设备市场的年复合增长率将为20.3%，而2020年将达到2.136亿台。在峰会上记者了解到，SAS在中国也推出了基于物联网的平台、技术和解决方案。
数据分析要可视化
数据分析可视化没有一个公认的解释，不同的企业或研究机构会根据自己的实际经验来描述这个概念。通常情况下，数据分析可视化会包含几个关键的因素：海量数据、分析（或处理）、视觉表现。
数据分布分散、数据结构不一、人工分析的不确定性导致了从前数据分析流程的不固定。为了能顺利地把数据导入到各种应用或系统中接受分析挖掘，可视化是一种合适的方法。可视化可被作为人工分析的重要辅助，人们喜欢那些漂亮的、具有意义的各种图表。
在近几年，数据分析的可视化应用的范围在不断增大，尤其是那些高端的分析方法更受行业用户们的关注。图形、图像、计算机视觉、UI都可被用于展现和解释数据，这让数据分析可视化更快地获得普及。
在峰会上，SAS展出了其最新推出的数据分析可视化架构Viya，这是一个全新的开放式综合分析架构。Viya架构能帮助用户缩减从早期分析探索到后期业务价值实现所需要的时间，包括机器学习等众多SAS其他产品，可帮助用户应对各类数据分析挑战。
Viya架构很简单，并且可被方便地在云端或本地部署。运用Viya的统一架构，可以避免整合不同供应商代码的麻烦。Viya架构提供的技术可应用于数据分析全生命周期中。Viya架构的另一个亮点是可支持公共云或私有云基础设施，并将提供新的公共API服务。另外，Viya架构还支持通用的编程语言如Python、Lua、Java等，能帮助不同技术水平的人员进行分析和数据挖掘，不论是业务人员、数据科学家还是应用程序开发员，Viya架构都可以为他们提供快速、可靠的分析结论。 可视化分析在SAS内部被放在一个什么样的位置？
“可视化分析对于SAS来说非常重要，它会让分析技术更普及，更平民化，走进第一线管理人员的视野。所以，SAS在可视化分析方面投入了大量研发资源，不光包括前端界面的展现，也包括分析模型构建的相关技术、预测的相关技术。这些技术都内嵌在了SAS的产品当中，有利于把原来只被少数专业人士运用的技术，普及到更广大的用户。”吴辅世表示。
在中国为中国
SAS成立40年，没有上市，仍旧保持私有状态，这种状态能够让SAS实现对所拥有资源的自由支配。比如，2008年国际金融危机，很多上市公司为了粉饰财报而借助裁员减少开支，但SAS没有。这意味着SAS能够按照自己的发展规划来调整投资策略、发展策略，比如向中国市场的倾斜。
对于SAS今后在中国的发展，吴辅世给出了一个清晰的路线图。
一是保持面向传统市场服务的优势。SAS最坚实的客户基础是在金融行业打下的，在近几年也看到了更多新兴的发展机会，除了和中国各大国有银行都保持深度合作外，也在向一些股份制银行、大型的金融机构寻求合作。SAS看到，数据分析在金融行业的运用正走向精致化，比如反欺诈管理、场外营销等业务场景。中国整个金融行业的发展都非常活跃，除大型金融机构外，包括互联网金融、数以百计的农商行集成金融体系等，也都需要做好风险防患，尤其是在新经济形态下继续开拓业务，不能再使用传统的管理工具、采取传统的思维来进行市场拓展或风险防范。而要进入“新一代”，就必须借助数据分析，这恰恰是SAS的优势所在。
二是关注制造行业。中国制造行业已经进入了转型升级阶段，随着挑战的增多，更多的业者希望运用SAS的数据分析技术来分析产品，以此提升管理。在面临经济新常态的挑战时，中国制造行业就需要把投资放在刀刃上，比如放在数据分析上，使用SAS的技术提升经营能力。
其他新的市场方向包括：面向政府，中国政府已经将大数据提升到国家战略的高度。在国内，SAS也在和一些城市合作设立“大数据局”，共同探讨怎样运用最新的物联网技术生产更多有价值的数据，然后借助数据分析提高政府对企业的服务效率，提升政府的管理治理能力。
Fritz Lehman补充说，SAS总部对中国市场非常重视和支持，并不断加大资源投入。他举例称，今年SAS在北京和上海的分公司，都搬进了新办公室，扩大了工作空间，以容纳更多的员工。此外，今年还计划在成都和深圳增加两个新的服务网点。
大数据 大分析
近年来，大数据已成为商业变革的重要推动力量，并已作为重要的生产力上升至中国的国家战略。大数据的蓬勃发展为各个机构带来了前所未有的机遇，但如何将这些海量、多样的数据资源转化为真正的价值，大数据分析是唯一的答案。如今，大数据分析已成为助推业务发展的关键元素、商业竞争的制胜法宝。
“2016年，中国在经济新常态下，面临更多新挑战。同时，随着大数据、云计算、物联网等新技术新应用向商业世界及公众生活的渗透，传统的产业模式被不断革新，原有的产业链被打破，以往的传统观念也被彻底颠覆，”吴辅世在本次大会开幕致辞中说道，“但是借助数据分析技术，各企业都可以积极应对，以创新驱动发展，掌握变革的机遇，走出一条崭新的成长道路。所以我认为这将是大数据分析引领创新、体现价值的一年，而SAS作为全球数据分析的领导者，也将一如既往地助力广大用户和合作伙伴，共同成为大数据时代的赢家。”
作为全球商业分析领域领导者，SAS平均每年将营收的25%投入研发，在最前沿的技术领域保持领先。围绕大数据，本次大会上，SAS正式向广大用户发布了很多可应对不同客户需求的解决方案：SAS物联网分析、SAS大数据分析与Hadoop、SAS大数据可视化、SAS大数据智能营销、SAS风险管理等。
随着大数据、云计算、物联网等新技术新应用向商业世界及公众生活的渗透，企业、消费人群和员工之间沟通互动的方式发生了剧烈变革，传统的产业模式被不断革新，原有的产业链被打破，以往的传统观念也被彻底颠覆。在这样的环境下，企业必须借助更新的科技力量来应对挑战、脱颖而出。而大数据分析能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，为企业提升竞争力提供了新思路。
在数字经济时代，消费者对定制化服务和个性化体验的兴趣和期待直线上升。智能终端的发展和普及正搭建着用户线上和线下行为的紧密关联。由此产生的海量有价值的数据信息可以被用于消费者细分、行为分析、流失原因分析等诸多方面。未来，成功的营销必将是基于数据和分析的、能够准确发掘客户诉求的营销。近日，《亚洲银行家》公布了2016年度亚洲银行技术创新奖（The Asian Banker Technology Innovation Awards 2016）的最佳客户关系管理项目奖（Best CRM Project）获奖名单，SAS联手上海浦东发展银行凭借“客户关系管理系统”项目荣获该项国际大奖。
互联网和社交媒体的兴起，使得数据来源更加多样化，数据量也呈爆发式增长，这推动了文本分析技术的发展。目前文本、语义和社交分析技术已经在包括金融、医疗、传媒、电商在内的多个行业得到广泛应用，企业从海量的互联网和企业内部数据，包括文本、视频等结构化和非结构化数据中提取那些能提高决策质量的有用信息和情报。
在大会分论坛上，SAS分析专家、各行业用户代表就“客户智能”、“风险管理”、“高级分析”等数据分析领域最受关注的主题进行了深入探讨和开放讨论，发表了精彩见解并获得最新洞察。
今年，适逢SAS成立40周年，作为全球500强企业背后的管理大师，SAS一直致力于为行业用户提供最前沿的技术和见解，推动大数据分析在行业内的技术变革与应用创新。
SAS在全球拥有超过80，000个客户，其中包括2015年“财富世界500强”的前100强企业中的91家，在中国SAS服务于四大国有银行、21家股份制银行和众多大型保险公司。出席此次大会的中国用户和商界领袖均对SAS的创新力与可信赖的解决方案赞誉有加，并期待继续与SAS一起用大数据分析共创美好未来。