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SAS中国刘政:国内数据软件潜力巨大 SAS将加速“上云”

【TechWeb】2020年12月7日,SAS中国公司协办的2020 “黄埔杯”SAS中国高校数据分析大赛颁奖典礼在广州科学城会议中心成功举办。

颁奖典礼上,SAS中国研发中心总经理刘政谈到:“随着大数据与人工智能融合程度的日益紧密,对于正处于智能化变革的各个行业领域而言,现在不仅需要理论与实操相结合的‘应用型’人才,更渴求具备细分行业专业经验的‘交叉型’人才。推动新一代数据分析人才培养,驱动数字生态智能化发展,不仅仅是SAS,更是全球不同行业、不同企业都应履行的社会企业责任。”

7日,刘政接受TechWeb专访,结合SAS中国目前的市场情况以及未来研发方向进行了简短讨论。

TechWeb:SAS在国际上已经获得了广泛认可,您刚才也提到,中国企业的数据科学普及率还没有那么高,那么目前SAS在国内的市场情况如何,能否大概介绍下?

刘政:SAS在中国的发展,每年都有进步。

中国目前是全球第二大经济体,近年来发展也是有目共睹的,特别是技术领域的发展,更是处在世界前列。我们看其他国家的企业发展规律:软件占经营总成本是逐年上升的。以目前的经济形势和企业经营方法来看,国内对SAS一类软件的需求,还有巨大空间。

对于规模庞大的企业,软件成本只占很少比例,但效率提升巨大、回报丰厚,所以他们愿意使用SAS。而中小企业在这方面考虑就不一样。

SAS未来能否在国内适应中小企业的节奏,是我们目前主要的研发方向。

例如,SAS现在新开发的产品,基本上都支持云上服务。从购买我们的软件到租用云上的服务,能让企业更灵活的运用资金。

当然也有企业自建数据团队,采用开源软件,SAS的优势在于提供更简单易用的功能,减少了对数据专家、计算机专家的需求。

中国有很大的市场,我们还要努力。

TechWeb:您刚刚提到的“上云”过程,除了云端化,在产品的功能或者是符合的这些应用领域方面,在研发上有哪些相应的调整?

刘政:研发调整的最大一块,就是要产品更适合“云发布”。之前的研发,可能以半年、一年为更新单位。现在只要有新功能,就可以在线发布。产品模块化后,新旧功能可以互不影响。

另一点,SAS的数据分析平台,都是以原生云为平台。在平台基础上,有各种算法可调用,例如机器学习、计算机视觉、文本分析等方法,当然还包括数据挖掘、客户关系管理、风险分析的,各种应用,都是基于云上的产品。想用哪个,可以单独租,使用时长、硬件调用也可灵活选择。

TechWeb:目前,商用软件和开源软件在成本上有很大差距的。您认为学校、企业选择商用软件的关键因素是什么?

刘政:我们鼓励老师、学生用开源软件,因为这样可以从底层研究数据分析的方法。而商用软件对于大型企业更保险、功能更强大,更高效且更省钱。例如金融行业,银行依赖数据分析提供可靠结论,作为贷款等业务基础,

当涉及成熟业务,开源软件就有相对局限性,况且人力成本可能还要比软件更贵。

作为高校来说,我们鼓励学生多方向发展,多学新的东西,尝试亲手来做,才知道它的运行逻辑,了解来龙去脉,才能做创新。

TechWeb:现在国内主流数据科学课程逐渐接受SAS等商用软件,也会考取相应的证件,您认为未来SAS和学生、企业是种怎样的长期合作关系?数据工程师个人应如何维持自身竞争力?

刘政:SAS正在和大学合作,提供免费软件、开设课程,如果学生的学位课程中,两门课使用了SAS软件的话,那么学生在毕业后就可以拿到SAS认证。

对客户而言,我们考虑更多的是提供给他们合适的产品。例如,跟大家去聊反欺诈、反洗钱怎么做,如何应对金融风险。这些业务方面,SAS可以说是积累四十几年的经验,服务过世界上许多大小银行、公共事务机构。未来这些丰富的经验可以传授到中国企业,帮助他们更快地与世界接轨。

我们近期招来一位培训师,准备明年制定一个详尽的培养计划,希望能跟大学在师资培养方面有更深合作,让大家能够了解如何使用SAS产品。

个人而言,除了熟练地运用专业软件外,数据分析的核心竞争力还是需要数学领域的深入。

杨振宁在被问及为何能有如此成就时说:因为我数学比其他物理学家好。

数据科学亦是如此:如果你的数学拔尖,取得成果概率更大。

数据分析的可行方法并非一种,分析人员需要自己的思想,灵活应变。这对于个人和企业都有很高价值。如果想对你对所处行业、企业了解更深、对数据理解更深,就需要思维方式上进行锻炼。

当然,对于多数人而言,能够熟练使用软件,能对数据进行处理,就足够了,像刚才提到的银行信用评分,都是固定流程,不需要太高数学基础。不同行业对个人的能力要求不同。

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