十月中，对于素有北方威尼斯美称的阿姆斯特丹来说，已经颇有些凉意。不过只要有蓝天白云，开会再忙，也一定会抽出时间去体验一番在运河中乘船穿梭、游览城市的乐趣。
众所周知，荷兰全境有1/3土地面积位于海平面以下，为此荷兰人用自己勤劳的双手修筑了拦海大坝，与自然抗争，用区区4万平方公里面积，养育了1700万人口。
荷兰是与众不同的。同样与众不同的还有11月17号和18号两天在阿姆斯特丹举办Analytics Experience 2017的SAS公司。
不一样的SAS
也许有人会问：慢着！您确定您说的不是SaaS吗？
这里说的SAS，既不是北欧航空，也不是SaaS应用，而是一家专业的做商业智能和商业数据分析的公司，也是全球最大的软件公司之一。
举个例子：比如银行反欺诈的检测分析解决方案，几乎是中国所有四大行和12家股份制银行的标配——SAS在金融行业高级商业数据分析领域占据了极高的市场份额。
除了金融，还有政府、专业服务、电信、制造等行业的一些专业数据分析和统计方案的标准算法，都出自SAS之手。据说，澳大利亚几乎所有的政府部门都有用到SAS的解决方案。由此可见SAS至少在金融、政府这两大领域影响的不止是某一家知名公司，而是整个行业。
跟据IDC的统计，如今SAS占据了全球高级分析和预测分析市场30.5%的份额，是第二名的两倍以上。
不仅如此，SAS还常年位居《财富》美国百佳雇主的榜首。这一方面跟SAS创始人兼CEO Jim Goodnight的气质有很大关系，强调事业与生活的平衡，稳重、踏实、不急功近利；另一方面也跟SAS成立40年来坚持不上市有很大的关系——大家挣钱大家花，而不是把挣来的钱都去送给投资（ji）者，每个人都有被尊重的感觉。
SAS创始人兼CEO Jim Goodnight
据了解，SAS 2016年营收达32亿美元，相比5年前23亿美元的年营收，增长稳步。但是另一个角度，与众不同的SAS公司，在如今互联网思维横行的互联网时代，在尊重创新而不是尊重传统的IT行业里，是不是就有点儿太稳健了？SAS这样四平八稳地发展，还能一直在高级预测分析市场独占鳌头吗？
数据价值生态圈
刚才说到，SAS成立四十年来，最强的其实是算法，而不仅仅是普通意义上的BI商业智能，不仅仅是报表。
算法是什么？算法是统计分析模型，其实就是建立在大量的数据基础之上，同时结合非常多的行业知识，来把一些普遍规律通过抽象的数据模型固化下来，从而进行分析和预测。事实上，SAS一直的主张就是提取数据价值。
在阿姆斯特丹Analytics Experience 2017第一天的Jim Goodnight开场主题演讲中，有一家SAS的荷兰合作伙伴——SciSports颇为引人关注。
SciSports创始人兼CEO Giels Brouwer（中）
这是一家初创企业，也是体育行业的ISV——他们通过14个摄影机全方位捕捉足球运动员的运动轨迹并进行实时分析，从而了解每个球员的运动轨迹、传球的合理性、跑位的合理性等等，从而辅助教练在比赛过程中，以及赛后对球员进行更为具象的指导。实际上，SciSports做的就是提炼数据价值。
前文说过，SAS的优势行业在于金融、政府等，而把SciSports这样一家体育行业ISV摆在整个会议主题讲演如此重要的位置，显然是要摆明SAS正在用更加开放的心态积极建设生态圈，特别是在一些新的领域，引入更多的从事行业数据分析和提炼数据价值为核心竞争力的合作伙伴。
打造Viya云就绪分析平台
据SciSports创始人兼CEO Giels Brouwer介绍，在接触SAS之前，SciSports完全采用开源软件进行各种功能的开发，但如今他们发现有了SAS Viya作为基础，能够帮助他们解决很多基础性的技术问题，比如可在单一平台进行所有类型开发，比如使用SAS事件流处理可实时引入模型产出分析，而且可整合开源语言并具备灵活扩展的能力。有了Viya平台作为基础，SciSports可以把精力更加聚焦在各种体育项目的分析建模上。
实际上，SAS打造数据分析生态圈的基础是Viya——云就绪的分析平台。而Viya最早是SAS在去年底推向市场的，在今年4月份举行的SAS Global Forum 2017上，SAS推出了全线的Viya产品，包括一系列可视化分析平台，同时SAS Viya还提供了大量机器学习和人工智能功能，以满足当前日益增长的企业智能分析需求。
SAS Viya首先是一个开放平台（支持包括REST API、SAS语言、Python、Java、R和Lua等方式的数据操控和分析开发），同时也是一个支持多租户云部署的内存计算平台（可部署在AWS、Azure等云平台上，同时可以用公有云、私有云和混合云方式部署），具有可治理和管理复杂模型的统一分析模型库，为企业开发、部署和管理所有分析需求提供一个单一、开放和统一的分析环境。
换句话说，SAS Viya是SAS应对互联网时代的企业快速开发迭代需求的一次重构。按照SAS 公司CTO Oliver Schabenberger的说法，今天是一个双模IT的时代，企业既要保持传统业务的稳定增长，同时又要快速迭代创新。因此把SAS Viya与传统软件版本的SAS 9结合起来就能形成一个企业内无处不在的数据分析环境。
人工智能的SAS
实际上，无论是SAS Viya还是SAS 9都开始提供大量的机器学习和人工智能功能。
我们知道，人工智能三要素中就包括算法、数据、计算力。精于算法的SAS一直身处其中。当然，人工智能也不是今天才提出的，经过了几十年的演化，今天的人工智能与过去的人工智能相比，最主要的突破在于数据无处不在，而不仅仅集中于SAS传统擅长的金融和政府公共事业；同时，计算力的几何倍数提升，让算法可以通过机器学习的方式，实现快速迭代优化。
在Jim Goodnight看来，今天由于计算力的提升，数据分析、商业智能和所谓人工智能，都从以往相对割裂的事后分析和预测判断，通过机器学习演化成为一个闭环，从而加速了迭代周期。
在这样一个时代背景上，SAS要做的事情是充分发挥自身的优势，构建云分析的生态圈。这也是为什么SAS耗资10亿美金开发了面向云计算现代计算架构的云分析服务Viya的原因。
值得一提的是，SAS还针对中小企业推出了SAS Result（Result-as-a-Service）是云分析服务。因为中小企业客户在今天的市场环境中也需要进行大量的数据分析，但他们并不需要自己去学习、掌握、理解和运用SAS公司的各种数据分析软件产品，而只需要向SAS Result团队提出自己的数据分析需求和数据，就可以由SAS Result数据分析团队在后端完成数据分析和处理，把结果返回给客户。
换句话说，互联网时代在某种程度上也是一个数据分析的时代，是一个人工智能的时代。而具备核心数据分析能力和云能力的SAS，可以帮助更多的合作伙伴和企业客户，借助SAS的Viya平台，形成数据分析生态圈，实现共赢。
实际上，SAS在中国也组建了数百人的研发团队，与国内的合作伙伴和企业客户展开越来越多的合作。其中包括SAS公司与贵阳市政府签订战略合作协议，在贵州省成立大数据分析实训基地和大数据金融量化实验室，把最新的金融风险管理，整合式的大金融风险管理的计量模型、预测模型做更多的研究发展。
显然，在全民数据分析时代，SAS通过Viya云就绪开放平台，可以帮助到更广泛的国内企业真正利用好数据分析工具，提炼数据价值，进行数字化转型升级。
