用SAS大資料分析：準備好建立商業模式新帝國了嗎？

CNET科技資訊網 4月23日 北京報導 (文/張曉楠)：如果細心研究一下不久前在北京召開的第二屆SAS中國使用者大會暨商業分析領袖峰會的主題，會發現有意思的變化，本屆大會主題是「大資料分析-知變與機遇」。 對於在資料分析領域已經有40年專業經驗的SAS公司來說，其對大資料超市的洞察有著過人之處。 大資料概念不僅在今天已經廣為人知，而且其價值也在實實在在落地。 對於使用者來說，如今時代不是發現大資料、考慮用不用大資料的時代，而是如何抓住大資料到來的機遇，給自己企業一個騰飛契機的時代。

對於這一改變， SAS公司大資料研究與發展全球副總裁Paul Kent的解釋更加直觀而接地氣：「現在很多公司利用大資料的原因還僅僅是希望運算更快，但另外一些公司已經在利用大資料建立新的商業模式。 」

SAS公司大資料研究與發展全球副總裁Paul Kent

這句話言外之意就是：大資料時代，資料如何進來、如何出去，不是使用者該考慮的問題，這是SAS考慮的問題。 對於使用者來說，你要思考的是借助大資料建造一個新的商業模式帝國，創新、再創新。

就借助大資料進行商業模式的創新，Paul Kent舉了兩個例子。 對於車輛保險公司來說，可以在車里加一些感應器，這些感應器能夠收集這樣一些資料：司機刹車是否魯莽、駕駛習慣是否良好，甚至每秒都能夠接收資訊流，通過模型分析汽車處於市內道路還是高速公路，即時瞭解路況。

另外一個有趣的故事是關於物聯網的，日本一個做寫字樓租賃的客戶在每一個電梯裡放一個計時器，記錄下電梯停在某層的時間和頻率，從而得出哪些樓層商戶生意興旺，為客戶租賃服務。

對於大資料説明客戶進行商業創新，平安銀行風險管理部兼新資本協定辦公室總經理俞勇也有發言權。 他告訴記者：「大資料在金融行業商業創新應用中最明顯的例子就是信用卡。 」

俞勇表示這遠非信用卡的簡單行銷就可以，要行銷，也需要精准行銷，也就是說，在瞭解和分析客戶消費行為之後，做到行銷推進既準確，又不令人反感。

平安銀行風險管理部兼新資本協定辦公室總經理俞勇

另外，大資料還可以説明金融行業進行信用卡的風險管理，協助對顧客行為進行貸前、貸中、貸後分析;第三，更重要的是，俞勇認為需要大資料對金融行業的業務發展進行指導，什麼業務可以做，什麼業務不可以做;什麼賺錢，什麼不賺錢; 什麼時候可以開發新領域。

提及與SAS的合作，俞勇表示平安銀行風險管理部把風險管理加進平安銀行的資料庫，對資料庫進行挖掘和分析，其中工具之一就是SAS，借助SAS建立模型來判斷使用者的行為，將模型通過實驗室進行驗證，採用的是SAS模型實驗室軟體。

其實提及大資料對使用者商業創新的改變，很多人都會想到行銷，現在很多企業也設立了首席行銷官(CMO)的職位，但是隨之而來的就是行銷過度。 如果你在一家酒店前臺剛刷完信用卡結帳，馬上收到一條推薦你周圍有啥好餐館的短信，實在是件很可怕的事情，你的行蹤都暴露了。

對這個問題，SAS認為可以從技術上進行規避。 SAS公司大中華區首席顧問張磊告訴記者：「針對行銷過度，SAS提供行銷優化以及整合行銷的解決方案。 對於行銷優化，也就是制定約束條件，比如行銷間隔等強制性條件;對於行銷整合，由於發起行銷的一般都包括銷售部門、話務中心、市場部門、行銷部門等等，如果大家一股腦的發起行銷，客戶勢必反感，這時候SAS提供整合式行銷管理解決方案 ，協助客戶集中式管理、整合式管理。 」

之所以當今時代可以借助大資料建立新的商業模式，也在於技術的發展和演進。 Hadoop開源的系統和開源的框架讓很多IT管理者能夠使用新的想法和新的技術，而且這些人未必是工程師或者科學家，可能就是普通管理者。 當Hadoop慢慢成長成為一個分析平臺的時候，開放一些空間給像SAS這樣的軟體公司，SAS的參與讓整個Hadoop框架和集群變得更好。

對於SAS來說，最強大的地方是集群環境下的運算和演算法，這也是SAS的核心競爭力所在。 SAS也是第一家把大量且複雜的精密運算應用到Hadoop集群的軟體公司。 現在通過軟體就能夠很輕易的讓很多人做到過去只有資料科學家才能做到的事情，比如建立很好的模型或對未來進行預測。 據Paul Kent介紹，SAS每年把收入的25%投入在研發上，確保斷地推出最新最強性能的產品。

另外借助SAS的分析能力，客戶還可以極大節約時間和成本。 對此SAS公司大中華區總裁吳輔世介紹：「前不久一個銀行客戶在做風險管理迴歸分析的測試時，大約1億條記錄用我們的高性能分析技術在4台PC伺服器上，只要花3分鐘時間就把分析做完。 過去如果沒有這種高性能分析，如果是SAS軟體要花2、3個小時才能解決，其他友商的軟體也許算不出來結果，因為資料量太大。 而且如果客戶只用4台PC伺服器解決問題，投資成本只有三、四十萬人民幣，過去可能要10倍、20倍以上的硬體投資才能夠做出這麼快速的大資料處理分析。

SAS公司大中華區總裁吳輔世