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SAS峰会2017在京举办 分析经济前景看好

近日,第五届SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会(SAS Forum China 2017)在北京举办。本届峰会以“大数据分析,探索无限可能”为主题,聚焦“大数据分析、物联网、云分析、实时营销决策、IFRS 9风险合规、实时反欺诈、开放平台”等热点话题,汇集了来自银行、保险、金融服务、制造业、政府与零售等行业精英,共同探讨“人工智能、机器学习、深度学习、认知计算、边缘计算”等新兴技术领域以及大数据分析与应用的无限可能。

千余位SAS的客户、合作伙伴、用户粉丝以及30多家媒体受邀出席峰会。作为数据分析领域的领导者,SAS在本次峰会上还展示了多个用于大数据分析应用的最新研究成果。

新的科技驱动大数据分析不断向前

如今,数据无处不在,但是数据本身并不产生价值,唯有通过分析才能发掘出大数据宝藏蕴含的巨大财富!今年,大数据第四次写入政府工作报告,足以看出大数据对于我国未来新经济发展的重要作用。四年来,大数据分析产业发生了翻天覆地的变化,同时也面临更多新挑战。中国企业立志转型,尝试通过大数据、云计算、物联网等应用,来推动传统产业的生产、管理和营销模式变革。因此,大数据分析行业的发展离不开新兴技术的助力。SAS公司执行副总裁兼首席技术官Oliver Schabenberger在主题演讲中与大家分享了未来大数据分析行业的发展趋势和展望。

“我们正处于一个新经济时代,即‘分析经济’,分析是引擎,而数据则是燃料和动力。SAS正加大投资在机器学习、深度学习、认知计算、人工智能、边缘计算和区块链等新兴技术。我们将持续引领分析创新,帮助客户创造更多价值。” Oliver Schabenberger这样表示道。

SAS执行副总裁兼首席技术官Oliver Schabenberger

其中,物联网数据分析被视为下一个数据分析的金矿,已经给SAS公司带来了高速增长的业务机会,也成为拉动电信通信、制造、医疗和零售等潜在大数据及分析市场的下一个抓手;在新型分析方面,云分析是一个重要的数据分析领域,SAS® Results为新型的云分析产品,这实际上是基于云的“结果即服务”(Result-as-a-Service)的专业服务。而认知计算是人工智能 (AI) 发展的结果,其初衷是为了进一步提升计算机的实用性和独立推理能力。这项技术也为数据分析行业注入了新的血液和动能,大数据与人工智能紧密协作形成认知计算,从而更好地从繁杂的数据中挖掘出真正的洞 察,为企业的决策提供参考。

国际数据公司(IDC) 软件及大数据分析研究总监张卓表示:“通过大数据分析技术,企业可以更轻松地获取信息,分析信息,并进行相关预测,以便进行更准确地决策,大数据分析技术也使得商业发展的速度更快、效率更高。根据IDC的数据,大数据及商业分析市场在2016年的增长率高达11%%,到2020年的复合年增长率可以达到11.7%%。在2017年,物联网、人工智能、云分析等技术将无疑成为关注的热点。”

大数据分析助力企业洞察客户需求

SAS大中华区总裁吴辅世致辞

有了先进的、专业化的工具,对大数据进行分析,才能为客户挖掘数据中隐藏的价值,这成为大数据产业发展的关键。作为全球数据分析领域的领导者,SAS一直专注于为企业提供最佳的分析解决方案,通过分析帮助企业获得洞察,通过大数据分析创造真正的价值。

“数据无处不在,分析也无处不在。新时代中,世界迫切需要更多智能的关联,而分析可以做到,这正是SAS的使命,将分析带到每个角落,使之触手可及,用在最需要的地方,并成为一种习惯。在数据和分析方面,每个企业都有更大的雄心和远景,企业应当展望更多、更高、更远,而不仅仅是解决基本问题,SAS正在和这些企业一起为达成目标而共同奋进。”SAS大中华区总裁吴辅世在开幕辞中强调数据分析对企业发展的重要意义。

本次峰会的一大特点就是围绕大数据的分析与应用,讨论如何利用大数据,帮助客户深度研究分析数据,助力企业实现更高价值。在峰会的分论坛上,来自中国工商银行、招商银行、中信银行、华瑞银行、安徽征信、阳光人寿、上汽通用等大数据应用行业的专家和客户,与SAS技术研发、营销管理、商业智能、风险管理方面的负责人,分别就大数据分析的商业价值、大数据与人工智能、实时欺诈防御与风险管理等方面的应用分享见解,讨论出现的问题以及相应的解决方案,并分享了最实用的精彩案例和最佳实践。

SAS帮助企业完成数字化转型

大会现场照片

随着中国大数据市场的全面起动以及中国企业向“互联网+”的数字化转型继续推进,作为全球数据分析的领导者,SAS将一如既往地致力于为数字化转型中的企业提供最佳的解决方案和服务,帮助他们将数据分析技术带个企业的各个部门,为他们解决实际问题,从而帮助企业创造真正的价值。创造分析型企业文化,用数据感知客户需求,把握市场脉搏,与SAS一起探索无限可能。

责任编辑:徐恒


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