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2021-07-16

SAS:综合易用的人工智能高级分析平台

时间: 2021-07-16 编辑:

随着越来越多的国内企业采用人工智能和机器学习,分析资产和模型的种类和数量迅速增加,很多企业开始打...

随着越来越多的国内企业采用人工智能和机器学习,分析资产和模型的种类和数量迅速增加,很多企业开始打造数据驱动的文化。但是,由于缺乏专业数据分析平台,企业不能按照数据分析的建议做出行动改变,无法从分析投资中收获真正的商业价值,导致众多企业在具体实施、操作和运用分析的“最后一公里”艰难挣扎。

“SAS一直在倡导综合人工智能(AI)的概念——不仅包含数据挖掘、可视化和统计,而是多方面技术的融合。” SAS副总裁兼大中华区董事总经理何伟信在接受笔者采访时表示,每个企业开始做人工智能体验的时候,大多是从可视化、统计、预测以及机器学习等方面入手,最后一公里如何实现,SAS给出的答案是端到端的服务能力。

事实上,早在2019年SAS就已开始其“综合人工智能”产品的战略布局——投入10亿美元做三方面的事情:首先,实现决策引擎的自动化部署;其次,拥抱开源,逐渐融合开源的世界,合作共赢是大方向;最后,Viya平台的生态建设和创新。

“之前,我们收到过一些客户的反馈——SAS产品比较复杂,使用门槛高,这其实是对SAS的一些误解,不过这样的市场需求也成为促使我们研发Viya的原因之一。”何伟信表示,在SAS的战略布局中,Viya会一直扮演重要的角色,满足客户愈发紧张的应用压力需求。

值得一提的是,Viya是SAS核心分析计算引擎进化过程中的第三代产品。其中最核心的两项技术,其一是CAS,即云分析服务。CAS基于内存的分布式计算引擎,增加了对云的支持,能够持续交付与更新,是任何人于任何地点都可使用的强大分析工具。其二是组件微服务化。微服务更适合现代软件架构,可在高度可扩展的云环境中轻松管理、编排和维护独立软件组件,比单体应用更据成本效益优势。“我们都知道,单体应用是传统软件主流架构,它的采用趋势正在下降,因为构建单体应用在处理庞大代码库、采用新技术、规模扩展、部署、升级更新等方面有许多挑战” SAS中国解决方案总经理钱立强表示,微服务其实也是整个SAS核心分析计算引擎进化过程中间的一部分。

对于高级分析平台,如何实现各种分析模型的管理、快速实现分析模型的业务价值更是一大难题 。对于SAS来说,基于微服务架构的开放接口、能够管控开源技术的Viya 模型管理平台为我们的客户切实提供了分析生态模型管理、部署监控和优化能力。 “SAS有一个年销售额达到52亿美金的客户,我们帮他通过Viya把整个企业模型管理起来,相比原来的效率、准确率、有效性提高了27%。”在何伟信看来,Viya具备云原生的高级分析和人工智能,用户不论具备何种程度的技能,都能够在云端将业务数据转变为商业智能。

从技术上来看,Viya支持几乎所有的开发语言,对客户来讲,也无需改变使用习惯。更重要的是,如今的Viya,只需按三个键就可以建立模型,进行简单的应用管理和可视化,极大地降低了使用门槛。

对于未来的市场定位,SAS更希望成为可以随时快速部署、建模,为客户提供一个易用综合的人工智能高级分析的平台——从最简单的统计、预测、可视化、机器学习,然后到真正的人工智能一体化,提供端对端的部署、监控、建模、数据准备、分析和维护。“实现这一切的前提必须是建立在拥抱支持开源的基础上,未来这几年,SAS会紧跟客户的需求和脚步,持续提升开源的能力。例如,将Viya平台打包,让ISV合作伙伴拥有更多的选择,目前客户可以在微软和其他云环境进行部署。”

据了解,去年SAS与Microsoft宣布达成战略合作伙伴关系。在Microsoft Azure云平台上,现在已经可以运行最新版本的SAS Viya。Azure与SAS Viya分析平台集成后,客户能够在其云环境中轻松地部署、信任地使用SAS分析。客户还可以轻松访问最新发布的创新内容和增强功能,并使用他们已经熟练掌握的工具来对业务进行集中管理。这样IT部门就可以从日常的分析工作中解放出来,将更多的精力放在更有价值的战略工作上,从而帮助业务领导者做出更好的决策。

过去几十年间,SAS一直在专注服务于懂得SAS、懂得统计的客户,但是未来的市场趋势,肯定会普遍出现对高级分析的需求。所以,从产品的角度来看,SAS一直在追求以满足客户需求的前提下,完善产品的持续创新。从整体的中国市场战略来看,SAS将持续在以下六个方向发力:

第一,Viya。Viya平台化在中国的生态建设和推广落地是重点。

第二,金融业的监管合规和风险管理。SAS在监管合规和风险管理方面的应用具有全球领先优势,尤其是在银行业的反洗钱及保险业的IFRS17等相关解决方案,拥有众多全球最佳实践用例。

第三,人工智能驱动的分析及决策。场景多元化的人工智能分析及决策成为SAS看重的持续爆发点。

第四,客户智能。如今的精准营销与过往大不相同——不只是流程、批复和数据挖掘,更需要快速部署,及时反馈的端到端的管理。

第五,与政府业的重点合作。从无锡的IOT,到南京的金融创新中心,再到广州的数字生态创新中心,未来SAS还将在高校、教育行业进行更多的合作。

第六,快速增长的其他行业及领域,例如,生命科学、制造业、医保医疗等。过去一年多时间,SAS在生命科学领域将近有30%的增长。

写在最后

在过去一年多里,疫情的全球蔓延给世界经济增长带来了极大的考验。在充满挑战的2020中,SAS交出了令人惊喜的“成绩单”——实现了连续45年盈利。在全球范围内,SAS取得了30亿美元的总营收,营收再投入研发的比例达到了27%。

在中国市场,SAS同样取得了不错的成就。在过去的一年中,SAS在中国市场总体营收实现了双位数增长,且大中华区整体业绩增长速度在整个亚太区位列第一。

当后疫情时代与企业数字化、智能化转型浪潮相遇,中国企业该如何行动才能更好地利用数据分析做好决策,从而对业务产生积极影响?SAS给出的中国市场未来发展重点是,“永远好奇”,全势助力客户“新常态”重塑及持续创新。

“‘永远好奇’是SAS近二十年来最大规模的一次品牌重塑,不仅可以激发创新,从而推动技术发展,还可以帮助客户解决更复杂的难题。”在何伟信看来,通过“好奇心”的品牌重塑,一方面,在SAS“分析可以帮助人们改变世界”的信念之下,人们可以透过好奇心发现,数据原来可以是“无处不在Everywhere”、“为所有人for Everyone”并且更能实现“协作即佳Better together”。另一方面,永远好奇也是一个“双赢”的过程,它不仅能够让激励员工始终抱有好奇心,充满热情地帮助客户解决问题。同时,也能让SAS不断自我成长,推动更好创新。

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