大数据分析强势助力数字化转型  

作者：吴辅世，SAS大中华区总裁

2016年各行各业也许将会面临经济转型升级的种种冲击与挑战，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。

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，企业、消费人群以及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，数字化转型将成为未来10年所有行业用户的主旋律。

在数据体量迎来爆炸式增长的今天，大数据已经从过去概念化阶段，到逐步落地，并开始走向通过大数据分析真正实现价值的实践阶段。SAS认为，数据分析正是实现大数据价值，推动数字化转型背后的重要力量！主要体现在以下几个方面：

数据分析平民化：云分析与可视化分析

随着科技的发展，大数据将不再是大企业、专业人士的专利，而是各种规模的企业、各个岗位的工作人员以及社会大众都能接触和利用的价值源泉。而实现这一点的，主要是两个关键技术。

首先是云分析。从全球来看，数据分析的云化是必然趋势。云计算技术的快速发展使大数据的部署和使用模式发生转变，数据存储、数据分析的能力将会以服务的形式提供给最终用户，用户可以不必构建大数据的基础设施和软件，企业能够将更多的精力投入到大数据分析服务对企业竞争力和创造力的提升上^[1]。根据IDC的预测，到2020年，全球在云端大数据分析科技上的花费，其增速将是本地安装方案的4.5倍^[2]。SAS很早便意识到该趋势，一直密切关注云计算并且深入研发，目前很多产品都已支持云端部署。最近，SAS又发布了新一代高性能分析和可视化架构SAS Viya。该开放式架构全面支持云计算，专为各级分析人员设计，可适合各种规模的企业，帮助应对机器学习等大数据方面的挑战。

其次是可视化分析。一直以来，大数据的应用非常复杂，而对于非专业分析人士，无论高层领导还是一线业务人员，能够快速直观的享受到大数据分析的成果是非常令人期待的，可视化分析可以实现这一点。SAS可视化分析和SAS可视化建模统计工具令“大众型数据科学家”也能轻松操作，动一动手指，划过屏幕的数秒之间，以往需要数天才能形成的报表、数字、策略预测顷刻展现，而其背后支撑的是看不见但极强大的内存分析能力。

数据分析扩大化：从物联网到智慧城市，数字化无处不在

GE通用电气公司多年来是被公认为生产制造行业的龙头企业，生产从飞机引擎、发电机到医疗设备一直到家电产品。而今，GE制造的数以千万计的设备、传感器分布在全球，物联网使其能够收集海量的数据，充分利用这些数据，可以提供高价值的应用服务例如预测性的维修等。因此，GE在去年宣布新的战略定位是成为一家数字化服务公司，这是一个成功企业在进入大数据时代非常具有代表性的战略布局和转型。

从上面的案例我们可以了解，物联网为更多传统企业的数字化转型带来了机会。IDC预测，到2020年将有超过三百亿的设备接入物联网，这些设备无时无刻不在产生数据，对这些数据的分析，将为企业、政府和整个社会带来真正的价值。而SAS对此类传感数据的分析已经进行了多年，提供的软件包括事件流处理、内存数据分析、可视化分析和数据管理解决方案，通过连接物联网的设备端，源源不断地获取数据，有效管理各个机构。通过这些SAS数据分析的智能化技术手段，如今甚至可以帮助高龄的老人自得其乐地在自己家里独立生活。

物联网为人类带来的更大的益处是让城镇和城市变得“智能化”，即智慧城市。智慧城市的每一个细节都会产生庞大的数据，同时，智慧城市的运行基础也来源于对大数据的深度分析。例如，美国北卡罗来纳州卡里镇正在使用物联网，在SAS分析技术的帮助下，可以通过分析每个小时的数据来监测异常的水电使用，尽早与客户进行沟通，从而阻止潜在问题的发生。中国国内也有很多企业，开始把水、电、天然气等使用通过物联网进行数据收集分析，以进行能源管理、预警及预测，以提升能源使用效率和居民体验。

2015年，李克强总理在政府工作报告中提出，要加大力度推动智慧城市的发展。2016年，在国家的重点扶持推动下，中国的智慧城市将更快速、更深入地推进。如何运用大数据分析去协助进行“惠民、兴业、善政”的建设也将随之获得更广泛的应用和认可。

数据分析深入化：互联网+ 是挑战也是机会

“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”，但这并不是简单的两者相加，而是利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。因此，互联网+给各行各业带来的冲击与变革是前所未有的，这里我们以银行业为例。

过去，银行业只是把网络作为一个渠道，而今天，互联网已经成为银行业策略性关键性的发展平台，银行通过这个平台开发新的产品、提供新的服务，以及发掘新的商机。

银行的数字化转型有几个明显的特征：一是移动化，随着移动终端的爆发式增长，几乎所有银行都通过移动端应用来置入更多产品与应用；二是实时化，针对用户个体推出来很多不同的实时营销；三是小微化，在政府支持下更好更快地为小微企业授信和扶助，把整个转型推动起来。而在这个过程中，数据分析发挥了巨大的作用。

首先是数字化营销，银行能够从数据分析中获取洞察力，深入了解客户360度全方位的视图，当客户与银行透过网点或各种渠道接触时，银行就能实时推荐最适合的关联产品进行精准营销，不仅创造更多营收同时提升客户满意度。其次，数据分析还可应用于风险管理和反欺诈管理，这是金融企业管理的重要关键，是确保银行正常运作的命脉。在过去一年多以来，很多银行已经开始推动新一代的实时交易性的反欺诈系统。SAS去年帮国内最大的银行之一建立了中国第一个大型实时交易型的反欺诈系统，具备毫秒级的高处理效能。在系统部署完成后，很短的时间内就收到了很大的成效。

另外，伴随着数字化进程，数据的安全变得越来越重要。去年一份调查显示，90%的CIO，尤其中国的CIO最关注的重点之一就是网络安全。SAS认为主动安全防御应受到重视，智能化防御手段可以保障网络安全。充分利用大数据分析技术与人工智能技术的结合，实现对不安全行为或恶意攻击的自动预警，并融入机器学习技术，提高未知威胁的识别能力，形成被动防御与主动识别相结合的网络安全防护体系，从而确保关键基础设施的安全，是未来重要的发展方向。

数据分析战略化：人才是关键

科技的发展带来海量数据的产生，对分析的需求也在不断地扩大。而对于任何行业来说，人才的力量都是不可或缺的因素。据麦肯锡最新报告预计，至2018年全球分析人才供不应求将达60%的缺口，即新增150万个炙手可热的工作机会。因此，对于年轻人才的培养是数据分析行业可持续发展的关键。SAS一直与学术界保持紧密联系，全力支持分析领域教育事业发展。目前全球有超过25万教师和学生受益于SAS提供的教育资源，同时SAS在中国也通过举办高校数据分析大赛，以及成立精英学院，积极培养新一代数据科学家。我们希望通过对人才的持续培养，为社会发展和行业建设做出我们贡献。

2016年各行各业也许将会面临经济转型升级的种种冲击与挑战，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。