十月中，對于素有北方威尼斯美稱的阿姆斯特丹來說，已經頗有些涼意。不過隻要有藍天白雲，開會再忙，也一定會抽出時間去體驗一番在運河中乘船穿梭、遊覽城市的樂趣。
衆所周知，荷蘭全境有1/3土地面積位于海平面以下，為此荷蘭人用自己勤勞的雙手修築了攔海大壩，與自然抗争，用區區4萬平方公裡面積，養育了1700萬人口。
荷蘭是與衆不同的。同樣與衆不同的還有11月17号和18号兩天在阿姆斯特丹舉辦Analytics Experience 2017的SAS公司。
不一樣的SAS
也許有人會問：慢着！您确定您說的不是SaaS嗎？
這裡說的SAS，既不是北歐航空，也不是SaaS應用，而是一家專業的做商業智能和商業資料分析的公司，也是全球最大的軟體公司之一。
舉個例子：比如銀行反欺詐的檢測分析解決方案，幾乎是中國所有四大行和12家股份制銀行的标配——SAS在金融行業進階商業資料分析領域占據了極高的市場佔有率。
除了金融，還有政府、專業服務、電信、制造等行業的一些專業資料分析和統計方案的标準算法，都出自SAS之手。據說，澳洲幾乎所有的政府部門都有用到SAS的解決方案。由此可見SAS至少在金融、政府這兩大領域影響的不止是某一家知名公司，而是整個行業。
跟據IDC的統計，如今SAS占據了全球進階分析和預測分析市場30.5%的份額，是第二名的兩倍以上。
不僅如此，SAS還常年位居《财富》美國百佳雇主的榜首。這一方面跟SAS創始人兼CEO Jim Goodnight的氣質有很大關系，強調事業與生活的平衡，穩重、踏實、不急功近利；另一方面也跟SAS成立40年來堅持不上市有很大的關系——大家掙錢大家花，而不是把掙來的錢都去送給投資（ji）者，每個人都有被尊重的感覺。
SAS創始人兼CEO Jim Goodnight
據了解，SAS 2016年營收達32億美元，相比5年前23億美元的年營收，增長穩步。但是另一個角度，與衆不同的SAS公司，在如今網際網路思維橫行的網際網路時代，在尊重創新而不是尊重傳統的IT行業裡，是不是就有點兒太穩健了？SAS這樣四平八穩地發展，還能一直在進階預測分析市場獨占鳌頭嗎？
資料價值生态圈
剛才說到，SAS成立四十年來，最強的其實是算法，而不僅僅是普通意義上的BI商業智能，不僅僅是報表。
算法是什麼？算法是統計分析模型，其實就是建立在大量的資料基礎之上，同時結合非常多的行業知識，來把一些普遍規律通過抽象的資料模型固化下來，進而進行分析和預測。事實上，SAS一直的主張就是提取資料價值。
在阿姆斯特丹Analytics Experience 2017第一天的Jim Goodnight開場主題演講中，有一家SAS的荷蘭合作夥伴——SciSports頗為引人關注。
SciSports創始人兼CEO Giels Brouwer（中）
這是一家初創企業，也是體育行業的ISV——他們通過14個攝影機全方位捕捉足球運動員的運動軌迹并進行實時分析，進而了解每個球員的運動軌迹、傳球的合理性、跑位的合理性等等，進而輔助教練在比賽過程中，以及賽後對球員進行更為具象的指導。實際上，SciSports做的就是提煉資料價值。
前文說過，SAS的優勢行業在于金融、政府等，而把SciSports這樣一家體育行業ISV擺在整個會議主題講演如此重要的位置，顯然是要擺明SAS正在用更加開放的心态積極建設生态圈，特别是在一些新的領域，引入更多的從事行業資料分析和提煉資料價值為核心競争力的合作夥伴。
打造Viya雲就緒分析平台
據SciSports創始人兼CEO Giels Brouwer介紹，在接觸SAS之前，SciSports完全采用開源軟體進行各種功能的開發，但如今他們發現有了SAS Viya作為基礎，能夠幫助他們解決很多基礎性的技術問題，比如可在單一平台進行所有類型開發，比如使用SAS事件流處理可實時引入模型産出分析，而且可整合開源語言并具備靈活擴充的能力。有了Viya平台作為基礎，SciSports可以把精力更加聚焦在各種體育項目的分析模組化上。
實際上，SAS打造資料分析生态圈的基礎是Viya——雲就緒的分析平台。而Viya最早是SAS在去年底推向市場的，在今年4月份舉行的SAS Global Forum 2017上，SAS推出了全線的Viya産品，包括一系列可視化分析平台，同時SAS Viya還提供了大量機器學習和人工智能功能，以滿足目前日益增長的企業智能分析需求。
SAS Viya首先是一個開放平台（支援包括REST API、SAS語言、Python、Java、R和Lua等方式的資料操控和分析開發），同時也是一個支援多租戶雲部署的記憶體計算平台（可部署在AWS、Azure等雲平台上，同時可以用公有雲、私有雲和混合雲方式部署），具有可治理和管理複雜模型的統一分析模型庫，為企業開發、部署和管理所有分析需求提供一個單一、開放和統一的分析環境。
換句話說，SAS Viya是SAS應對網際網路時代的企業快速開發疊代需求的一次重構。按照SAS 公司CTO Oliver Schabenberger的說法，今天是一個雙模IT的時代，企業既要保持傳統業務的穩定增長，同時又要快速疊代創新。是以把SAS Viya與傳統軟體版本的SAS 9結合起來就能形成一個企業内無處不在的資料分析環境。
人工智能的SAS
實際上，無論是SAS Viya還是SAS 9都開始提供大量的機器學習和人工智能功能。
我們知道，人工智能三要素中就包括算法、資料、計算力。精于算法的SAS一直身處其中。當然，人工智能也不是今天才提出的，經過了幾十年的演化，今天的人工智能與過去的人工智能相比，最主要的突破在于資料無處不在，而不僅僅集中于SAS傳統擅長的金融和政府公共事業；同時，計算力的幾何倍數提升，讓算法可以通過機器學習的方式，實作快速疊代優化。
在Jim Goodnight看來，今天由于計算力的提升，資料分析、商業智能和所謂人工智能，都從以往相對割裂的事後分析和預測判斷，通過機器學習演化成為一個閉環，進而加速了疊代周期。
在這樣一個時代背景上，SAS要做的事情是充分發揮自身的優勢，建構雲分析的生态圈。這也是為什麼SAS耗資10億美金開發了面向雲計算現代計算架構的雲分析服務Viya的原因。
值得一提的是，SAS還針對中小企業推出了SAS Result（Result-as-a-Service）是雲分析服務。因為中小企業客戶在今天的市場環境中也需要進行大量的資料分析，但他們并不需要自己去學習、掌握、了解和運用SAS公司的各種資料分析軟體産品，而隻需要向SAS Result團隊提出自己的資料分析需求和資料，就可以由SAS Result資料分析團隊在後端完成資料分析和處理，把結果傳回給客戶。
換句話說，網際網路時代在某種程度上也是一個資料分析的時代，是一個人工智能的時代。而具備核心資料分析能力和雲能力的SAS，可以幫助更多的合作夥伴和企業客戶，借助SAS的Viya平台，形成資料分析生态圈，實作共赢。
實際上，SAS在中國也組建了數百人的研發團隊，與國内的合作夥伴和企業客戶展開越來越多的合作。其中包括SAS公司與貴陽市政府簽訂戰略合作協定，在貴州省成立大資料分析實訓基地和大資料金融量化實驗室，把最新的金融風險管理，整合式的大金融風險管理的計量模型、預測模型做更多的研究發展。
顯然，在全民資料分析時代，SAS通過Viya雲就緒開放平台，可以幫助到更廣泛的國内企業真正利用好資料分析工具，提煉資料價值，進行數字化轉型更新。