京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析领袖SAS与华为建立联盟合作关系
2015年6月8日,全球领先的商业分析软件与服务供应商SAS公司宣布与全球领先的信息与通信解决方案供应商华为宣布结为联盟合作伙伴,双方将在大数据事业发展道路上携手并进。
合作共赢,构建基于Hadoop的大数据生态系统
随着各行各业数据的累积,企业需要具备将原始数据转化为全新洞察力的能力。SAS与华为的合作,旨在发挥各自强项,共同打造针对不同行业的大数据解决方案。作为高级分析领导者,SAS一直占据全球高级分析软件市场第一主导地位,其大数据分析技术和传递的卓越洞察深受企业信赖。SAS除了为产品配备强大的分析能力,还将与华为共享在金融服务业等核心行业丰富的实践经验。
二者的合作将以Hadoop生态圈的不断成长为契机,整合Hadoop架构与SAS分析的优势,实时分析处理数据,从而获取精准洞察。SAS能够将大量且复杂的精密运算应用到Hadoop集群,支持Hadoop完成整个分析生命周期,包括数据访问和管理到探索、建模和部署。SAS通过SAS® Hadoop数据加载器、SAS/ACCESS® Interface to Hadoop、SAS® In-Memory Statistics for Hadoop、SAS可视化分析(SAS® Visual Analytics)以及SAS高性能分析(SAS® High-Performance Analytics)等一系列基于Hadoop的解决方案及产品将分析的力量与Hadoop相结合,释放大数据真正的价值。
Hadoop提供了开放、高效且部署灵活的数据存储方式,而SAS与华为的合作将帮助企业用户发现难以发现的洞察。企业可以基于数据做出科学决策,不再简单依赖直觉人工判断。同时这种合作还让企业使用全量数据进行分析成为可能,真正利用大数据,而非传统的小样本数据。SAS打造了可视化和互动性更高的Hadoop之旅,轻松展现趋势与洞察。SAS大中华区总裁吴辅世先生在谈及此次合作时表示:“我们越来越充分感受到中国企业对于大数据分析应用的迫切需求。华为深耕本地市场多年,在各行业均积累了深厚的客户基础,企业业务发展势头强劲并具有国际化视野,我们非常尊重和看好这样具有远见和洞察的企业。SAS与华为的共识合作将是SAS本地市场实践的重要里程碑。我们将与华为携手,依托Hadoop架构和前沿分析技术,从打造行业首选的大数据分析平台出发,持续创新,实现我们共同的社会责任。”
“大数据的应用为企业带来了业务数据化和数据业务化的新机遇,让数据来提升企业的业务效率。企业大数据应用有两个最基本的东西,一是高效的分布式处理引擎,另一个是企业的业务模型,华为大数据平台FusionInsight和SAS的业务模型是天然的优势互补,两者相加帮助企业轻松驯服任何形式的数据,将其转化为业务的价值。”华为IT产品线大数据领域总经理朱照生说道,“SAS公司是全球商业分析领域的领导者,相信我们双方的合作,可以帮助更多的中国企业用好大数据,产生实实在在的业务价值。”
FusionInsight:大数据融合与洞察
FusionInsight分析平台是SAS与华为合作的第一张答卷。FusionInsight是基于Hadoop架构的集大数据存储、查询、分析功能为一体的企业级平台,帮助企业快速构建海量数据信息处理系统。该平台包括海量数据引擎FusionInsight HD和实时数据处理引擎FusionInsight Stream两个核心组件,能够对高达百万维度的数据进行全量建模,进行实时分析和挖掘。华为与SAS在FusionInsight的研发、渠道拓展和市场营销方面展开合作。基于Hadoop框架上的SAS分析应用,FusionInsight在企业的精准营销、实时决策、客户维系、数据开放等各种应用场景提供全面的技术保障。
FusionInsight面向多个行业,可以在金融、通信、交通、公共安全等多个领域发挥流式事件实时处理优势,进行实时分析和决策。迄今为止,FusionInsight已在全球拓展了100多个大数据项目,有40多个项目已经在交付,其中10多个已经在商用。目前的主要应用领域为电信、金融、科研、公安和政府,客户包括中国工商银行、中国建设银行、招商银行、平安银行、上海移动,上海联通等。
中国工商银行运营团队通过华为FusionInsight大数据构建其日志分析平台,为SAS数据统计分析提供更精准的数据源,最终,在逸贷产品上锁定目标客户,建立准入评分标准,并根据评分提供不同额度的贷款;对商友客户进行评级,根据不同级别的客户进行不同的服务,并建立移动APP为客户提供随时随地的服务。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15