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用SAS大数据分析:准备好建立商业模式新帝国了吗?

[日期:2014-04-24] 来源:CNET科技资讯网  作者:张晓楠 [字体: ]

  CNET科技资讯网 4月23日 北京报道 (文/张晓楠):如果细心研究一下不久前在北京召开的第二届SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会的主题,会发现有意思的变化,本届大会主题是“大数据分析-知变与机遇”。对于在数据分析领域已经有40年专业经验的SAS公司来说,其对大数据市场的洞察有着过人之处。大数据概念不仅在今天已经广为人知,而且其价值也在实实在在落地。对于用户来说,如今时代不是发现大数据、考虑用不用大数据的时代,而是如何抓住大数据到来的机遇,给自己企业一个腾飞契机的时代。

  对于这一改变, SAS公司大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent的解释更加直观而接地气:“现在很多公司利用大数据的原因还仅仅是希望运算更快,但另外一些公司已经在利用大数据建立新的商业模式。”

大数据

  SAS公司大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent

  这句话言外之意就是:大数据时代,数据如何进来、如何出去,不是用户该考虑的问题,这是SAS考虑的问题。对于用户来说,你要思考的是借助大数据建造一个新的商业模式帝国,创新、再创新。

  就借助大数据进行商业模式的创新,Paul Kent举了两个例子。对于车辆保险公司来说,可以在车里加一些感应器,这些感应器能够收集这样一些数据:司机刹车是否鲁莽、驾驶习惯是否良好,甚至每秒都能够接收信息流,通过模型分析汽车处于市内道路还是高速公路,实时了解路况。

  另外一个有趣的故事是关于物联网的,日本一个做写字楼租赁的客户在每一个电梯里放一个计时器,记录下电梯停在某层的时间和频率,从而得出哪些楼层商户生意兴旺,为客户租赁服务。

  对于大数据帮助客户进行商业创新,平安银行风险管理部兼新资本协议办公室总经理俞勇也有发言权。他告诉记者:“大数据在金融行业商业创新应用中最明显的例子就是信用卡。”

  俞勇表示这远非信用卡的简单营销就可以,要营销,也需要精准营销,也就是说,在了解和分析客户消费行为之后,做到营销推进既准确,又不令人反感。

大数据

  平安银行风险管理部兼新资本协议办公室总经理俞勇

  另外,大数据还可以帮助金融行业进行信用卡的风险管理,协助对顾客行为进行贷前、贷中、贷后分析;第三,更重要的是,俞勇认为需要大数据对金融行业的业务发展进行指导,什么业务可以做,什么业务不可以做;什么赚钱,什么不赚钱;什么时候可以开发新领域。

  提及与SAS的合作,俞勇表示平安银行风险管理部把风险管理加进平安银行的数据库,对数据库进行挖掘和分析,其中工具之一就是SAS,借助SAS建立模型来判断用户的行为,将模型通过实验室进行验证,采用的是SAS模型实验室软件。

  其实提及大数据对用户商业创新的改变,很多人都会想到营销,现在很多企业也设立了首席营销官(CMO)的职位,但是随之而来的就是营销过度。如果你在一家酒店前台刚刷完信用卡结账,马上收到一条推荐你周围有啥好餐馆的短信,实在是件很可怕的事情,你的行踪都暴露了。

  对这个问题,SAS认为可以从技术上进行规避。SAS公司大中华区首席顾问张磊告诉记者:“针对营销过度,SAS提供营销优化以及整合营销的解决方案。对于营销优化,也就是制定约束条件,比如营销间隔等强制性条件;对于营销整合,由于发起营销的一般都包括销售部门、呼叫中心、市场部门、营销部门等等,如果大家一股脑的发起营销,客户势必反感,这时候SAS提供整合式营销管理解决方案,协助客户集中式管理、整合式管理。”

  之所以当今时代可以借助大数据建立新的商业模式,也在于技术的发展和演进。Hadoop开源的系统和开源的框架让很多IT管理者能够使用新的想法和新的技术,而且这些人未必是工程师或者科学家,可能就是普通管理者。当Hadoop慢慢成长成为一个分析平台的时候,开放一些空间给像SAS这样的软件公司,SAS的参与让整个Hadoop框架和集群变得更好。

  对于SAS来说,最强大的地方是集群环境下的运算和算法,这也是SAS的核心竞争力所在。SAS也是第一家把大量且复杂的精密运算应用到Hadoop集群的软件公司。现在通过软件就能够很轻易的让很多人做到过去只有数据科学家才能做到的事情,比如建立很好的模型或对未来进行预测。据Paul Kent介绍,SAS每年把收入的25%投入在研发上,确保断地推出最新最强性能的产品。

  另外借助SAS的分析能力,客户还可以极大节约时间和成本。对此SAS公司大中华区总裁吴辅世介绍:“前不久一个银行客户在做风险管理回归分析的测试时,大约1亿条记录用我们的高性能分析技术在4台PC服务器上,只要花3分钟时间就把分析做完。过去如果没有这种高性能分析,如果是SAS软件要花2、3个小时才能解决,其他友商的软件也许算不出来结果,因为数据量太大。而且如果客户只用4台PC服务器解决问题,投资成本只有三、四十万人民币,过去可能要10倍、20倍以上的硬件投资才能够做出这么快速的大数据处理分析。

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  SAS公司大中华区总裁吴辅世





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