企业存储
    作者:赵为民

    大数据时代 SAS为企业提供快速发展利器

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    1大数据代表着大价值

      有人说,大数据代表着大价值,我认为这个观点并不完全正确,如果没有数据分析,那么再大的数据也没有太大的价值,往往会成为企业的负担。

       去年的大数据会议上没有数据分析方面的企业参加,今年,赛仕软件研究开发(北京)有限公司总经理刘政为大家带来了他关于数据分析方面的见解,并详细地分析了大数据里面存在着什么样的价值;这些价值是如何体现,如何展现给大家的;大数据是如何给企业带来真正的市场竞争力的。下面我们来看看具体内容: 

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    赛仕软件研究开发(北京)有限公司总经理刘政

      首先刘政总经理向大家详细地介绍SAS公司去年年底发布的一个产品,叫做高性能分析,这款产品5月份在欧洲做了路演,现在在亚太区做路演,其影响非常大,就像我们当初在第一次看到微软的Windows 95的时候,第一次从使用猫上网过渡到宽带的感觉。这个产品对数据分析人员有差不多一样的感觉,是一种非常震撼人心的感觉。

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    赛仕软件研究开发(北京)有限公司展台

      大数据到来以后,各行各业都被牵扯进去了。美国政府曾在329号对外发布了大数据研究和发展倡议(Big Data Research and Development Initiative来推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力。美国有6个部一起发布的这个倡议,而这6个部里包括美国国防部。美国在过去几年曾经关注过信息高速公路也就是互联网,还有就是物联网,包括这次的大数据,我们可以看到美国政府对这个方面是非常重视的。

    2大数据给企业带来哪些影响?

      大数据给企业带来哪些影响?

      根据麦肯锡调研,前段出了一个报告,详细地介绍了大数据给企业带来哪些影响。刘政总经理认为其实大数据现在已经渗透到了各个领域,把数据与资本和人力一起作为生产的重要因素,原来学习社会经济学的时候都知道资本、人力和生产资料是主要因素,现在把数据也加进来了。

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    大数据来了

      再有一个非常关键的地方,就是在给大数据定义的时候都是讲到三个V (volume, variety,velocity),其实还有一个很关键的V就是大数据的价值 (Value),能够充分利用这些数据就能够给企业带来竞争力。当然这个大数据对不同领域影响不一样,主要是由于各个行业对数据的敏感度不太一样。再有就是专业的分析人员这方面应该说非常匮乏,包括欧美。欧美现在也在中国市场寻找这方面人才。

      未来,一个国家的竞争力很大程度上取决于整体分析人员的能力,将来的决策都要求通过数据来说话,通过数据分析得到结果来做决策,分析人员的水平对于一个国家的竞争力,对于一个的企业竞争力非常重要。

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    大数据带来的变化

      大数据来了以后各个企业会去应对,想方设法更新自己的硬件,去买设备去存储。在最开始的时候把数据存储起来主要为了查询。一个人在银行开一个帐户,这个人过段时间还会回来,银行通过查询方式,可以把此人的信息全部查询出来。这个查询有一定的价值。当数量非常大的时候,在集群情况下,有上千万上亿的数据的时候,群体的趋势是什么样的是要通过分析才能得到,这个价值会更大,可以帮助银行做市场决策。

      比如在银行里面大家都知道有一个二八定律,20%的人拥有80% 的存款。 这20% 的人是什么样的人,他们身份怎么样,要通过分析得到。如果想通过人员来查,几乎是不可能的。在大数据时代,数据分析的手段是关键,只有通过数据分析才能带来价值。但是传统的数据分析能力无法处理这么大量的数据。如今利用SAS公司的高性能分析,分析速度会带来数十倍的提高。让企业更快地抓住机遇,创造价值。

    3传统分析技术有哪些困惑?

      传统分析技术有哪些困惑?

      传统分析技术有哪些困惑呢?由于分析手段的限制不能充分利用所有数据,学统计知道,如果分析能力不到,取样时候可能取小量,取多了运算不下来。样品量越大,里面含的信息越多越完整。我们希望能够对所有的样品量做一个分析。如果是分析手段达不到,所使用的数据会受到限制,再有就是没办法对复杂数据做分析。

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    传统分析技术有哪些困惑?

       大家知道建模,有干扰量,修正量这些东西,分析手段达不到这些精度会受到影响,会使用简单的模型做分析。还有有些模型需要不断地迭代,得到较精确的结果,迭代次数太多运行速度就慢,传统的分析手段会受到一些限制。

      想得到最好商业结果,分析工具分析手段必须要具有:能够达到最高的精确度,要有前所未有的性能-就是运算能力和速度,还有就是达到最大深度和广度。只有这样才能带来最好的商业结果。

        如果你的决策比对手快,你就能够占得先机,争取主动,速度在你做事情过程中是非常重要的。

      在大数据分析方面,你不光要有SAS高性能分析软件,你还要有一个完整的战略。分析工具应该和企业架构,分析战略结合起来才能发挥作用。

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    企业生命周期

      接下来是一个企业做分析的生命周期,每一家企业可能都是不一样的,但是他们做分析的生命周期应该是一样的。如果我们按照这个分析的生命周期对我们一个固有的数据做分析的话,并不会带来太大的利益或者是一个优势。你应该要不断使用这种方法对你不断变化的数据进行分析,这个数据原来比如有这么大量,随着时间会不断地增长,随着数据增长时候要不断使用分析生命周期对数据做分析,这样才能带来大的竞争力。因此,高性能分析才是现代分析的有力工具。

    4SAS的高性能分析软件主要的架构

      SAS的高性能分析软件主要的架构

      接下来刘政总经理来给大家介绍了SAS的高性能分析软件主要的架构。其中包括三个最重要的组件。第一个就是网格计算,第二个叫库内分析,第三个叫内存分析。

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    SAS网格计算

      网格计算,也就是谷歌使用的架构,是使用很多非常普通的机器帮助他做搜索运算,在做分析的时候我们也可以使用这种方法,可以充分地利用所具有的硬件设备做网格计算,这样可以把你的工作量分配到不同机器上,这样就可以极大低加快运行速度。SAS有一个编程的程序,SAS语言,现在的SAS语言完全支持网格计算,可以把SAS语言放到不同网格上做运算。使用网格运算,设备有完全可用性,分布处理,可以提高速度。

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    SAS库内分析

       库内分析,原来的时候SAS公司是把分析和数据库放在一种分离状况下,这样每次分析时候要去数据库里抓数据,有一个传输过程,这个过程花时间非常大。另外一点很多银行或者重要机构不希望数据从数据库里取出来拿到外面去,这样带来一个数据安全问题。后来把分析的这些过程放在数据库内,这样无需把数据提出来,免除了传输的过程,这样计算起来速度可以非常明显加快,这就是这个架构的主要的方面。

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    SAS内存分析

      内存分析,上次会议不少人讲到这个问题,还有数据库内存计算。内存分析主要是把数据和分析方法放到内存里,通过这种方法极大地提高处理的速度,SAS有很多不同行业的解决方案,我们在右边可以看到,比如银行、零售业、通讯等等。SAS公司现在有相当数量的解决方案支持这种计算提供的结果。

      通过SAS所采用的这三项主要的技术,就可以实现实时的高性能分析。这三项技术可以同时使用,或单独使用。比如说在做库内分析的时候,也会使用内存分析和网格分析。高性能分析使得过去很多需要花费几十小时的计算,减少到了秒的级别,增速非常明显;使得过去运行不下去的运算,可以快速地得到结果。SAS高性能分析目前是市场上唯一的产品化的产品。

    5SAS可视化工具

        SAS可视化工具

      刘政总经理还谈到高性能分析,还应该和可视化工具配合,这样能够达到比较完美的结果。另外现在移动器件非常流行,SAS公司想到把分析结果放到移动器件上,无论在任何地点可以察看分析结果。SAS可视化分析工具可以达到这点。

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    SAS可视化分析

      这个可视化工具包括几方面,第一是数据准备,数据准备其实是一个过程,把数据取出来放在内存里面,所以我们这个可视化工具在这点看和内存分析关系非常紧密。第二项功能是数据探索,可以得到即席报告,用多视图从不同的视角看数据。另外有一个设计工具,可以帮助你设计报告,仪表板。最后一个功能是可以使用移动器件阅读你的分析报告。

      数据分析其实并不仅仅是一个工具的问题,还是一个企业的问题。企业对它的重视程度,企业整个架构问题,企业的分析战略问题,所以我们在考虑大数据分析的时候要从公司的整体层面,从战略角度去考虑。

    SAS刘政:大数据时代下的数据分析
    高性能分析运行环境

      通过刘政总经理的介绍,我们了解到目前采用分析手段面临一些挑战,最主要挑战在数据方面,数据的质量,集成,一致性方面,而且目前缺少相应的分析人员。

        大数据为人们提供了市场领导力的机会,如果你不能以最快的速度抓住这个机会,你就不可能知道竞争对手是如何决策的,就很难保证企业的长期竞争力,而SAS高性能分析为企业提供了这样一个快速的分析发现机遇的工具,帮助企业在战略决策方面领先一步。

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