京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS 引领大数据分析新浪潮_数据分析师
2014 SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会在京举行
中国北京,—今天,以“大数据分析—知变与机遇”为主题的第二届SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会在北京圆满落幕。近千位SAS全球大数据专家、SAS中国用户、合作伙伴、学者、媒体与行业分析师齐聚一堂,探讨大数据分析技术趋势与应用热点等话题,发掘大数据大分析的未来机遇。
精英云集 智慧碰撞
此次峰会在SAS大中华区总裁吴辅世先生的致词中拉开帷幕。他表示:“大数据已然是目前主导商业领域的最热门发展趋势之一。在全球数据总量呈指数增长同时,我们也思考如何利用大数据带来的巨大机遇,创造实实在在的价值。SAS认为数据创造价值体现在三个层面:差异化、创新和转型。了解过去,掌握现在,预测未来,是达到业务差异化的基本,也是成就创新的源动力,更是真正达成转型的要点。而这三大目标的实现都离不开强劲的分析技术,高性能分析成为释放大价值的关键。今天,借助SAS论坛这一平台,我们将深入剖析大数据如何助力各行业企业成功转型及把握机遇。”
《经济学人》亚洲区信息通讯行业首席分析师Ross O'Brien在演讲中表示:“中国经济正在经历转型,虽然增速放缓,但是增长质量更高,应当抓住经济增速放缓的机遇推进经济转型,并着重发展数字经济。中国正在被国内外科技领军企业视为尖端科技研发的首选停靠港,‘全球创新中心’的地位正在逐渐树立中。在席卷全球的大数据浪潮中,利用大数据驱动IT创新成为中国发展新机遇。十二五专项规划中关于发挥地方政府积极性,增加对高新技术产业集群以及相关基础设施投入的指示,也将为大数据在本地的发展注入动力。”
2014年,“大数据”作为一个技术热词的吸引力将消散,新的相关技术和应用层出不穷。分布式计算开源框架Hadoop成为创新热点之一。SAS大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent先生在主题演讲中表示,随着数学计算正在不断向前发展,新一代的分析平台Hadoop等采用了海量并行集群技术。通过将数据分布到多个节点,然后将分析计算任务发送到这些数据上,而不是采用其它的传统技术,就可以快速拥有极为强大的计算能力。通过转变成这种新型的计算方式,可以在全量数据上展开交互式的可视化数据探索,同时轻松使用那些以前难以驾驭的先进分析模型。
互联网和移动设备支持的数字技术拓宽了营销渠道,重塑了整合营销。SAS全球整合营销管理业务咨询总监Rene van der Laan认为:“大数据的时代,企业得以采集渠道多样、类型丰富的客户数据,并据此判断顾客喜好。仅仅获取是不够的,还要对数据进行有效的挖掘和分析,并以近乎实时的速度做出决策。在细分群体基础上采取针对性行动,发掘客户新需求,进行个性化营销和业务创新,这都是大数据为整合营销带来的便利与新变化。”
此外,针对行业的讨论也是大会的一大重点。就电信业而言,4G时代网络数据和服务将呈现井喷式爆发。手机和平板电脑取代PC成为主流的互联网接入设备,带来了数据流量大幅度的增加,这给电信运营商带来了巨大的机遇和挑战。大会专题讨论着眼于刚刚启幕的4G时代,讨论如何对网络进行有效的预报和优化,为客户提供畅通的网络服务,并着眼于客户需求,提供定制化服务。
SAS全球保险行业解决方案资深顾问Stuart Rose先生莅临现场,带领与会嘉宾进入“保险行业大数据分析的成功之旅”。Rose先生指出,大数据时代,保险行业面临新机遇:更充足的数据为开展精准营销开辟新途径,也为精准定价提供了依据。风险智能更是大大提升保险业风险识别和反欺诈的能力。车载信息技术等新技术的出现,加快了保险企业对于大数据分析和云技术的应用。未来大数据分析在保险业的应用还将更为深入和广泛,保险企业对于数据的驾驭能力也将成为其核心竞争力之一。
持续创新 引领变革
SAS每年将营收的约25%投入到研发中,通过持续创新为数据分析的升级换代注入源源不断的动力。据IDC报告显示,全球越来越多的企业对SAS高级分析产品的依赖超过任何其他品牌。SAS在高级分析软件市场上的份额为36.2%,较2012年的35.3%进一步上升,比所列举的其他主要高级分析软件厂商的全部市场份额还高。
本届大会设置10余个SAS创新产品互动体验区,展示SAS最新科研成果。
- SAS可视化分析(SAS® Visual Analytics):基于强劲内存分析技术的新版本SAS可视化分析解决方案能够帮助客户快速锁定新的商业机遇。不管企业规模大小,客户都可以通过部署SAS可视化分析获取商业价值。SAS与Hadoop生态系统中知名公司Cloudera和Hortonworks展开了战略合作,客户可以在云环境中使用可视化分析。
- SAS客户智能(SAS® Customer Intelligence)升级后的SAS客户智能解决方案可采集来自社交网络、移动设备和电商平台等多渠道的更丰富客户数据,在分秒间以“一图胜千言”的直观方式展现分析结果,驱动更优决策,帮助营销人员进行精准营销,创造多渠道互动。
除了对产品进行不断升级完善,SAS紧随行业潮流,强化科研,实现新一轮技术突破与创新。
- SAS® In-Memory Statistics for Hadoop:2014年,SAS将提供基于SAS内存分析技术,并适用于开源框架Hadoop的交互式分析编程环境的SAS In-Memory Statistics for Hadoop,为大数据分析提供更有力的工具。
- SAS® Visual Statistics:此外,即将在七月正式面世的SAS® Visual Statistics,帮助统计工作者和数据科学家通过部署表格界面,快速分析任意规模的复杂数据。由SAS可视化分析驱动的SAS® Visual Statistics协助用户及时发现变量之间的关联性并迅速做出利于收益的商业决策,允许多名用户在大量多样化数据基础上建立和改进预测模型,并进行包括回归、聚类和分类等多种类型的分析。新软件搭载在革命性的SAS内存架构中,一次载入数据便能应用到多次反复的分析任务中。
成立三十八年以来,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。出席此次论坛的中国用户均对SAS的创新力与可信赖的解决方案赞誉有加,并期待与SAS一起用大数据分析抓住无限商机。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-07-24【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15