Sap sas что это

Обновлено: 03.07.2024

В июне этого года в Дании компания SAS провела очередной ежегодный форум для представителей своих офисов по миру, партнеров и клиентов. На мероприятии собралось 2600 участников, включая 40 приглашенных заказчиков и партнеров из России. Основной темой форума стало видение компании места и роли Business в рамках предприятий. Стоит заметить, что несколькими месяцами ранее компания анонсировала новую версию SAS9, на базе которой предлагается реализовывать все подходы в использовании аналитических и интеллектуальных ресурсов предприятий.

Тенденции развития мирового

Одна из идей, которую озвучивают аудитории ведущие менеджеры SAS, заключается в том, что грамотная формализация и структурирование , умение анализировать истории взаимоотношений с клиентами, выявлять тенденции, дает предприятиям преимущества, которые влияют на качество взаимоотношения с клиентами.

Компании не только не могут выжить в современных условиях рынка, но не могут развиваться и, главное, выделяться и выгодно отличаться на фоне других. Решение проблемы лежит в инновационном подходе к ведению бизнеса все компании должны быть способными к инновациям. Но какие условия порождают способность компании к инновациям? Главное условие знания и . То, как в компании используется информация, обеспечивает способность компании к инновациям.

Тенденции развития мирового говорят о том, что предприятия начинают задумываться об инновациях и использовании . В свою очередь, SAS надеется своей новой занять доминирующее положение на рынке данной услуги.

Системы сделали возможным для компании выполнять эффективные транзакции. Но остается открытым вопрос насколько эффективно компания использует накапливаемую информацию. Еще одна тенденция рынка владельцы предприятий все больше при выборе обращают внимание на стоимость и эффективность использования информационных систем. Традиционным местом стало приложение к оценке работы , а не только специализированных .

Тенденции : Задание тона в 2004 и позже

Источник: Gartner Group

Performance Management (PM) вот на базе чего компании должны строить свои . Традиционное понятие PM укладывается в рамках определения стратегии, планирования для достижения целей стратегии и, в итоге, измерения финансовых результатов. PM реализуется в , использующих результаты работ всех основных информационных систем предприятия, включая CRM, ERP и приложений финансового менеджмента.

Следует добавить к этому, что проблема многих в том, что они не в курсе общей стратегии предприятия и того, как соотносятся цели с общим направлением бизнеса компании.

По мнению SAS, компании в своем развитии внутренних процессов проходят несколько этапов развития: Operate Consolidate Integrate Optimize Innovate.

Каждая из компаний должна понять, на каком этапе эволюции она находится, чтобы строить свои планы и знать, к чему стремиться; очевидно, что стадия оптимизации, порождающая в результате возможность «интеллектуальных инноваций» в компании, ждет своего развития опять в стадии Operate.

Новый взгляд на

Еще один взгляд компания SAS предлагает рассматривать предприятий так же, как рассматривается и определяется портфель инвестиций в понятиях финансового менеджмента. Держатель такого портфеля должен иметь в своем инструментарии очевидные метрики для оценивания доходности в терминах отдачи от инвестиций, перспективности и эффективности проекта. По результатам сравнения оценок держатель портфеля может и должен менять содержание портфеля направлений инвестиций в сфере информатизации предприятия. Основная задача финансового менеджера увеличить доходность входящих в портфель акций, такая же задача должна стоять и перед в лице руководителей. Если управляющий портфелем может оценить эффективность проекта, то он продолжает его активизировать, избавляясь от неэффективных проектов и проектов, эффективность которых сложно оценить.

Внимание руководства компании к позволяет говорить о стремлении и возможности строить фундамент своего будущего развития в виде инноваций в стратегическое преимущество. Важное следствие грамотной работы с возможность прогнозирования будущего. Сколько вы тратите на BI это ответ на вопрос, сколько компания тратит на будущее в условиях конкурентной среды.

Традиционно понятие BI ограничивалось определением набора инструментов для ограниченного круга сотрудников в компании для донесения информации о состоянии в компании. Теперь настало время внедрять в компаниях для обеспечения реализации подхода Performance Management, покрывая такие направления, как CRM, SRM, Operational Risk, Credit Risk, IT resource Management. Теперь не должна рассматриваться как просто работа с данными.

PW: Главное в компаниях это процессы, которые позволяют создавать новый интеллект и эффективно использовать этот ресурс в бизнесе предприятия. 30 марта мы анонсировали в качестве нового уровня над «». Это технологическое решение, позволяющее теперь говорить в терминах EIP Enterprise Intelligence Planning. Технологическая платформа реализует функционал конструирования и создания BI. Далее на базе этой платформы мы можем создавать специализированные .

16 апреля мы представили первое решение на базе SAS9 Marketing Automation, призванное позволить компаниям на новом уровне эффективности строить маркетинговые процессы. А в июне мы говорим о ряде других решений на базе SAS9. Все это говорит о том, что технологическая база позволяет оперативно реализовывать новые приложения. Обычно для поставщиков требуется несколько лет для выпуска новых версий. В случае SAS есть три очевидные преимущества:

SAS9 сильная платформа решений;
у компании есть положительный опыт в областях маркетинга, поставок или финансов;
компания является специалистом в предметных областях внедрений BI.

PW: Когда мы говорим о Customer Intelligence мы подразумеваем возможность компании создавать новый пласт информации о клиентах. В результате компания получает возможность прогнозировать поведение клиентов и предсказывать прибыльность и риски, c целью оперативного принятия решения об изменении тактики и стратегии. Мы предоставляем компании инструмент оценки стоимости и значимости клиента. И это не просто информация из базы данных об истории взаимоотношения с клиентом, мы анализируем информацию и выдаем оценку и рекомендацию.

Можно привести пример из банковской области банк Barclays Group (UK), который получил на форуме премию Enterprise Intelligence Award 2004 в коммерческой категории. В этом банке благодаря Prospect Customer Warehouse Solution и Mortgage Limits solution результат работы с операционными данными сводится к конечному представлению информации в пригодном для принятия решений виде. В итоге компания должна уметь так использовать новые технологии, чтобы создавалась новая информация о клиентах как используются кредитные карты, сколько тратится, а главное прогнозирование поведения. Компания должна уметь это делать, потому что она должна восхищать своих клиентов, предугадывая реальные и потенциальные потребности клиента. Причем это не простое предложение клиенту того, что ему еще не предлагалось. Это должен быть реальный анализ и оценка состояния клиента, учитывая все доступные аспекты.

Кроме того, с каждым днем потребности клиента меняются, взрослому человеку можно предложить один набор услуг, семейному другую, при появлении детей третью. Важно уметь предсказывать потребности.

Компания любого уровня свою работу строит на базе взаимодействия следующих компонентов: «Люди» + «Процессы» + «Технологии», и все это на фундаменте «Культуры». Таким образом, в компании должны быть правильные люди, которые ключевым образом влияют на правильную работу процессов и технологий. , самое сложное для компании это быть на самом деле клиентоориентированной компанией. Иногда сложно найти решение между желанием достичь удовлетворенности клиента и прибыльностью проекта.

В компании любого уровня собирается информация о клиентах и важно грамотно использовать ее в работе. Так, в некоторых небольших компаниях мы внедряем небольшие блоки приложений SAS и уделяем много внимания обучению и консультированию сотрудников. Уделяется много внимания работе с сотрудниками на и эффективности процессов. Взаимодействие между отделами аналитики и маркетингом должно быть настроено как в небольших, так и в больших компаниях.

Что будет, если в СДХ убрать семь из восьми контроллеров?

PW: Три года назад технологии представляли из себя отдельно стоящее, было очень сложно реализовывать Corporate Performance Management. Внедрение и использование технологий всегда требовало много времени и больших вложений средств. , многие считали, что ERP это Corporate Performance, но это не так. Решения SAP или Oracle крайне важны для ежедневной работы предприятия, но мало пригодны для объединения данных вместе и анализа в рамках BI. Теперь мы можем говорить о решениях, которые позволяют предприятиям это делать. Компания SAS самая крупная в мире среди разработчиков программного обеспечения, кто выделяет большие финансовые средства на реализацию направления научных разработок. У нас есть решения, создающие интеллект в компании и применяющие его в деятельности компании.

Инвестиции в эффективные технологии
Разница в росте инвестиций, идущих в отрыв:

Источник: Gartner Group

Corporate Performance речь идет не просто о контролировании и регламентировании или соблюдении установленных правил в компании. Важное условие это соединение всех процессов воедино на информационном уровне, порождая новые знания в компании. В современных условиях информационные приложения должны показывать быстрый результат. SAS фокусируется на подходе Corporate Performance и Customer Intelligence как методике, которая изменяет стиль работы компании и будет работать всегда. В каждой компании из разных секторов важно определить критическое направление внедрения Corporate Performance: в банковской сфере это риски, в сервисных компаниях сотрудники. SAS в первую очередь смотрит на бизнес компании и пытается найти процесс, который можно улучшить, предоставив компании новый объем знаний.

Пример самого бизнеса SAS говорит о том, что наш подход работает мы никогда не теряем клиентов, они растут, растет их бизнес, но они продолжают работать с нашими решениями. В конце концов, клиенты ежегодно говорят, что наши решения хороши, платя нам деньги.

Когда мы говорим о прогнозировании поведения клиентов, мы, конечно, не можем обеспечить стопроцентное прогнозирование, но мы знаем, какие данные нужно собирать, как обрабатывать и анализировать, чтобы получить результат, который подскажет, что компания может предложить клиенту, и, конечно, оценить клиента (для приема карточных платежей оценка достоверности карточного платежа). SAS не продает , CRM это то, что наши клиенты реализуют как процесс сами, мы продаем наши решения Customer Intelligence для помощи компании реализовывать . SAS добавляет новый уровень функционала.

Комментируя вопрос о взаимодействии продуктов SAS с уже установленными на предприятии , Микаел Хангстрем (Mikael Hangström), по Центральной и Восточной Европе, отметил, что ERP- и позволяют оптимизировать процессы в компаниях, но продукты SAS позволяют получить панорамную картину данных за долгий период времени с выделениями тенденций и перспектив. Конечно, компании, которые уже имеют работоспособные , имеют значительное преимущество перед теми, у которых данные о взаимоотношении с клиентами не систематизированы.

Традиционным после выпуска новой версии программного продукта является вопрос о поддержке предыдущих версий и миграции «с версии на версию». Господин Хангстрем отметил, что все предыдущие версии SAS до сих пор работают и поддерживаются. Однако основное преимущество последней версии платформенность подхода, и с основными клиентами, включая Россию, компания уже начала работу по переходу на новую платформу.

MH: Консолидированный доход прошлого года по направлению «программное обеспечение» SAS составил 1,35 млрд. долларов, примерно 40% приходится на регион EMEA. Ежегодный рост бизнеса российского отделения SAS составляет примерно 30%. Ближайший прогноз строится в пределах 2030% прироста. Мы делаем инвестиции в российский рынок, а также рынок ближнего зарубежья, например, Казахстан, офис которого будет подчиняться российскому отделению SAS. Все страны бывшего Союза, за исключением украинского офиса и стран Балтии, подпадают под сферу управления из российского офиса.

MH: Довольно сложно провести прямое сравнение: непонятно, по какому критерию проводить это сравнение доход или размер штата, количество клиентов или внедрений. Например, в Польше у нас в офисе работает около 130 сотрудников (в России около 60). С другой стороны, в России у нас есть партнерское соглашение с Центром АО «РЖД», в Польше такого центра компетенции нет, таким образом, работа происходит только с глобальными партнерами Accenture, PWC, Ernst&Young. В результате работы с партнерами, число сотрудников привлекаемых в российском SAS напрямую или косвенно, будет довольно большим. Если говорить о финансовых показателях, то в Польше мы раньше начали свой бизнес, так же, как офис в Дании открылся раньше офиса в Швеции и Норвегии. Но рынок в России развивается быстрыми темпами за последние два года. К тому же, инвестиции в Россию начались позже, чем в ту же Польшу.

MH:. Наша компания предпочитает работать с такими компаниями через партнеров, в то время как прямые продажи направлены на сегмент крупного бизнеса. Таким образом, мы реализуем различные стратегии на разных рынках, в частности, используя потенциал партнеров. России, вероятно, потребуется пару лет для преодоления количественного разрыва между крупными и средними, мелкими компаниями.

MH: Лицензионная политика нашей компании позволяет компаниям приобретать продукты частями и, по мере необходимости, докупать необходимый функционал. Конечно, использование продуктов во многом также зависит и от компании, и от людей, работающих в компании, культуры в компании и налаженных процессов. Например, МТС на данный момент использует полный пакет решения SAS, но когда мы начинали сотрудничество, речь шла о внедрении некоторых пакетов. К тому же, сейчас идут работы о переходе на платформу SAS9.

MH: Конечно, у нас очень сильное решение для розничного рынка, включая маркетинговые и Customer . Если вопрос, о том, какая отрасль приносит больше всего дохода, несомненно, это сырьевая отрасль. Направление телекоммуникаций также очень сильно, особенно учитывая инвестиции, которые приходят на этот рынок, не только в России, но, например, и в Казахстане. Мы работаем практически со всеми международными крупными торговыми сетями, такими, как IKEA и METRO.

MH: Прежде всего, мы будем продвигать новую платформу SAS9, успех в некоторых крупных компаниях в телекоммуникационной, сырьевой или финансовой отраслях надо развивать на другие компании и другие отрасли. На данный момент мы находимся в поисках сильного менеджера на позицию директора представительства, основным качеством такого менеджера должно быть понимание рынка и реального роста, соответственно, и возможности роста компании. Нужно продолжать ту работу, которую Инна Андреева начала.

MH: Первым шагом могло бы быть награждение одной из премий SAS российской компании, которая успешно и инновационно использует SAS. Презентация Анны Беловой, АО «РЖД», показала, что в России есть такие компании, в которых сделаны большие шаги в сторону использования Business Intelligence. Видя такое стремление компании, я уверен, что в следующем году у этой компании большие шансы на победу в номинации. Когда мы видим пример датского правительства, которое построило в министерстве финансов процессы на базе решений SAS, это ясно показывает, почему мы выбрали в этом году Данию в качестве страны проведения конференции. Кроме того, я вижу, что в России есть достаточное количество примеров эффективного, инновационного ведения бизнеса, о которых можно будет рассказать участникам конференции из многих стран.

Корпорации SAP и SAS намерены интегрировать аналитическую систему SAS и систему управления базами данных SAP HANA, а затем совместно продвигать эти решения среди своих клиентов. Об этом стало известно во время конференции SAP TechEd, которая проходит в Лас-Вегасе.

Конференция SAP TechEd в Лас-Вегасе (фото: SAP).

SAS считается одним из лидеров на рынке аналитического программного обеспечения. Компания разрабатывает приложения для бизнес-аналитики, предиктивной аналитики и управления данными. В 2012 году оборот SAS составил $2,87 млрд.

Смысл интеграции состоит в использовании средств SAS для обработки информации, которая содержится непосредственно в HANA. В результате исчезнет необходимость тратить время на загрузку данных в аналитическое приложение. Это, как утвержается в пресс-релизе компаний, увеличит производительность аналитиков и поможет им быстрее разрабатывать, тестировать и внедрять модели.

Конференция SAP TechEd в Лас-Вегасе (фото: SAP).

В этом есть логика, но не вполне понятно, почему для этого потребовалось договариваться о сотрудничестве. У SAP имеются собственные аналитические приложения, соперничающие с разработками SAS, и корпорация не собирается от них отказываться. SAS, в свою очередь, не нуждается в HANA для того, чтобы обрабатывать данные в оперативной памяти. Всего год назад представители компании позволяли себе резкие выпады в адрес SAP и её продуктов.

Руководители SAS и SAP ссылаются на давление со стороны крупных консалтинговых фирм и системных интеграторов, таких как Deloitte и Accenture. Их заинтересованность в сотрудничестве между SAS и SAP была одним из факторов, которые привели конкурентов к перемирию.

В ближайшие месяцы SAS и SAP предложат совместное решение избранным общим клиентам. В первую очередь их внимание привлекают такие отрасли, как финансовые услуги, телеком, розничная торговля, потребительские продукты и производство. Основными сферами применения аналитических средств SAS, используемых в сочетании с HANA, они видят изучение потребителей, управление риском, управление активами и предотвращение отмывания денег.

За последние два года IBM , SAP и Oracle приобрели компании, которые конкурируют с SAS Institute в разработке программного обеспечения, предназначенного для прогнозирования тенденций, определения наиболее выгодных клиентов, снижения рисков и сокращения затрат.

При этом позиции компании SAS не ухудшились в период экономического спада: в SAS Institute в 2009 году продажи прогнозируются на уровне 2008 года в размере 2,26 млрд. долларов, а прибыль может сократиться на 4%. Для сравнения, доходы корпорации SAP в текущем году сократятся на 8%, а доходы Oracle сократятся на 1%.

Компания SAS специализируется на разработке программного обеспечения, которое позволяет компаниям работать и анализировать растущие объемы данных. Даже в период рецессии спрос на такие продукты расширяется, тогда как спрос на системы для оптимизации бизнес-процессов падает.

При этом компания требует высокую плату за свои BI-решения. Стоимость отраслевых продуктов компании SAS начинается от 1 млн. долларов, ежегодная абонентская плата составляет 20%-30% от первоначальной стоимости. По словам Билла Хостмана (Bill Hostmann), аналитика компании Gartner, стоимость программных продуктов SAS несколько дороже BI-решений других вендоров.

Согласно исследованию компании Gartner, продажи программного обеспечения для анализа данных в 2008 году возросли на 22% до 8,8 млрд. долларов. Доля компании SAS на рынке BI, также как и Oracle, составляет около 15%. Доля SAP составляет 24%, IBM - 11%.

Продукты SAS глубоко интегрированы в компаниях, которые их используют. В программном обеспечении вендор использует собственный язык программирования, который применяется и при обучении работе с системой. Для клиентов это усложняет смену поставщика программного обеспечения.

Наиболее близким конкурентом SAS является компания IBM. Примерно четверть доходов SAS приносят системы, установленные на компьютерах IBM. Это позволяет "Голубому гиганту" предлагать им свое программное обеспечение и превращать их в своих клиентов.

За последние пять лет компания IBM потратила 12 млрд. долларов на приобретение 13 компаний, работающих в области анализа данных и на развитие своих исследований и разработок в этой сфере. 28 июля текущего года IBM приобрела своего конкурента - компанию SPSS, разработчика программного обеспечения и решений для прогнозного анализа, за 1,2 млрд. долларов. В апреле IBM сформировала группу из 4 тыс. консультантов, работающих в сфере бизнес-аналитики, от оказания услуг которых в следующем году ожидается доход в размере 2 млрд. долларов. В 2007 году IBM заплатила 4,9 млрд. долларов за разработчика BI-решений - компанию Cognos.

Тем самым компания IBM пытается убедить потенциальных клиентов в том, что "Голубой гигант" может превзойти SAS в предоставлении оборудования, программного обеспечения и консалтинговых услугах. По словам Роба Эша (Rob Ashe), генерального директора IBM, компания намерена занять место SAS в области анализа данных.

Oracle и SAP также рассчитывают на увеличение доходов за счет BI-приложений. В 2007 году Oracle купила Hyperion Solutions за 3,3 млрд. долларов, а SAP приобрела компанию Business Objects за 6,8 млрд. долларов.

Также SAS борется с популярностью языка программирования с открытым исходным кодом, называемого R, который использует Google, Стэнфордский университет и другие известные организации для разработки статистических приложений.

SAS имеет ряд преимуществ в области увеличения продаж и защиты от конкуренции. Программное обеспечение SAS, как правило, быстро устанавливается и легко в использовании, хотя SAS и привлекает консультантов из Accenture и других компаний для того, чтобы помочь клиентам успешно начать работу с системой. Продукты SAS для небольших компаний могут стоить не более десятков тысяч долларов. В 2010 году прогнозируется рост доходов компании от продажи лицензий на программное обеспечение, хотя совокупный доход не увеличится.

Среди клиентов SAS - компании, занимающиеся самой разнообразной деятельностью. Компания Shell применяет продукты SAS для прогнозирования продолжительности работоспособности буровых насосов для добычи нефти. Банковский гигант HSBC использует его для предотвращения мошенничества с использованием кредитных карт. Универмаг Kohl приобрел SAS для максимизации прибыли от скидок в своих 850 магазинах.

SAS использует 1 млрд. долларов для расширения своей штаб-квартиры в городе Кэрри, штат Северная Каролина, США. В следующем году SAS планирует инвестировать 70 млн. долларов в открытие дата-центров, чтобы иметь возможность предоставлять программное обеспечение через Интернет.

Джеймс Гуднайт (Jim Goodnight), соучредитель SAS Institute, владеет двумя третями акций компании. Г-н Гуднайт в 2009 году занимал 33 позицию в списке миллиардеров журнала Forbes. Джон Солл (John Sall), соучредитель и CEO SAS, имеет оставшуюся треть акций.

В настоящее время SAS оценивается г-ном Гуднайтом в 10-12 млрд. долларов. Учредители SAS не намерены продавать компанию. По их словам, им поступило два предложения о покупке SAS от двух крупных компаний, однако учредители попросили за SAS 20 млрд. долларов. По словам г-на Гуднайта, компания может самостоятельно функционировать на рынке.

SAS разрабатывался в Государственном университете Северной Каролины с 1966 по 1976 год, когда был включен институт SAS. SAS получила дальнейшее развитие в 1980-х и 1990-х годах с добавлением новых статистических процедур, дополнительных компонентов и введения JMP . Интерфейс "укажи и щелкни" был добавлен в версию 9 в 2004 году. Продукт для анализа социальных сетей был добавлен в 2010 году.

СОДЕРЖАНИЕ

Технический обзор и терминология

SAS - это программный пакет, который может добывать, изменять, управлять и извлекать данные из различных источников, а также выполнять их статистический анализ. SAS предоставляет графический пользовательский интерфейс «укажи и щелкни» для нетехнических пользователей и многое другое на языке SAS .

В программах SAS есть шаги DATA, которые извлекают и обрабатывают данные, и шаги PROC, которые анализируют данные. Каждый шаг состоит из серии утверждений.

Шаг DATA содержит исполняемые операторы, которые приводят к тому, что программное обеспечение выполняет действие, и декларативные операторы, которые предоставляют инструкции для чтения набора данных или изменения внешнего вида данных. Шаг DATA состоит из двух этапов: компиляции и выполнения. На этапе компиляции обрабатываются декларативные операторы и выявляются синтаксические ошибки. После этого на этапе выполнения последовательно обрабатывается каждый исполняемый оператор. Наборы данных организованы в таблицы со строками, называемыми «наблюдениями», и столбцами, называемыми «переменными». Кроме того, у каждой части данных есть дескриптор и значение.

Шаг PROC состоит из операторов PROC, которые вызывают именованные процедуры. Процедуры выполняют анализ и составление отчетов по наборам данных для создания статистики, анализа и графиков. Существует более 300 названных процедур, каждая из которых содержит значительный объем программной и статистической работы. Операторы PROC также могут отображать результаты, сортировать данные или выполнять другие операции.

Макросы SAS - это фрагменты кода или переменных, которые кодируются один раз и используются для выполнения повторяющихся задач.

Данные SAS можно публиковать в HTML, PDF, Excel, RTF и других форматах с помощью системы доставки вывода, которая была впервые представлена в 2007 году. SAS Enterprise Guide - это интерфейс SAS, основанный на принципах «укажи и щелкни». Он генерирует код для управления данными или автоматического выполнения анализа и не требует опыта программирования SAS.

Программный пакет SAS состоит из более чем 200 компонентов. Некоторые из компонентов SAS включают:

Базовый SAS - Основные процедуры и управление данными
SAS / STAT - Статистический анализ
SAS / GRAPH - Графика и презентация
SAS / OR - Операционные исследования
SAS / ETS - Эконометрика и анализ временных рядов
SAS / IML - язык интерактивных матриц
SAS / AF - Средство приложений
SAS / QC - Контроль качества
SAS / INSIGHT - интеллектуальный анализ данных
SAS / PH - Анализ клинических испытаний
Enterprise Miner - интеллектуальный анализ данных
Руководство для предприятий - редактор кода на основе графического интерфейса и менеджер проектов
SAS EBI - набор приложений бизнес-аналитики
SAS Grid Manager - менеджер вычислительной среды SAS grid.

История

Происхождение

Разработка SAS началась в 1966 году после того, как Университет штата Северная Каролина повторно нанял Энтони Барра для программирования своего программного обеспечения для анализа дисперсии и регрессии, чтобы оно могло работать на компьютерах IBM System / 360 . Проект финансировался Национальным институтом здоровья . и изначально предназначалась для анализа сельскохозяйственных данных с целью повышения урожайности сельскохозяйственных культур. К Барру присоединился студент Джеймс Гуднайт , который разработал статистические процедуры программного обеспечения, и они стали руководителями проекта. В 1968 году Барр и Гуднайт интегрировали новые процедуры множественной регрессии и дисперсионного анализа . В 1972 году, после выпуска первой версии SAS, проект лишился финансирования. По словам Goodnight, это произошло потому, что NIH хотел финансировать только проекты с медицинскими приложениями. Гуднайт продолжал преподавать в университете за зарплату в 1 доллар и доступ к мэйнфреймам для использования в проекте, пока в следующем году он не был профинансирован университетскими статистиками Южных экспериментальных станций . Джон Салл присоединился к проекту в 1973 году и внес свой вклад в эконометрику программного обеспечения, временные ряды и матричную алгебру. Еще одна ранняя участница, Кэролл Г. Перкинс, внесла свой вклад в раннее программирование SAS. Джолейн В. Сервис и Джейн Т. Хелвиг создали первую документацию SAS.

Первые версии SAS были названы в честь года их выпуска. В 1971 году SAS 71 был выпущен ограниченным выпуском. Он использовался только на мэйнфреймах IBM и имел основные элементы программирования SAS, такие как этап DATA и наиболее распространенные процедуры на этапе PROC. В следующем году была выпущена полная версия SAS 72, в которой был представлен оператор MERGE и добавлены функции для обработки недостающих данных или объединения наборов данных. В 1976 году Барр, Гуднайт, Салл и Хельвиг вывели проект из штата Северная Каролина и включили его в состав SAS Institute, Inc.

Разработка

SAS был переработан в SAS 76 с открытой архитектурой , допускающей компиляторы и процедуры. Операторы INPUT и INFILE были улучшены, чтобы они могли читать большинство форматов данных, используемых мэйнфреймами IBM. Также добавлено создание отчетов с помощью операторов PUT и FILE. Также была добавлена возможность анализа общих линейных моделей и процедура FORMAT, которая позволяла разработчикам настраивать внешний вид данных. В 1979 году в SAS 79 была добавлена поддержка операционной системы CMS и введена процедура DATASETS. Три года спустя SAS 82 представил ранний макроязык и процедуру APPEND.

SAS версии 4 имел ограниченные возможности, но сделал SAS более доступным. Версия 5 представила полный макроязык, индексы массивов и полноэкранный интерактивный пользовательский интерфейс под названием Display Manager. В 1985 году SAS был переписан на языке программирования Си . Это позволило реализовать архитектуру SAS Multivendor, которая позволяет программному обеспечению работать в UNIX , MS-DOS и Windows . Ранее он был написан на PL / I , Fortran и ассемблере .

В 1980-х и 1990-х годах SAS выпустила ряд компонентов в дополнение к Base SAS. SAS / GRAPH, который производит графику, был выпущен в 1980 году, как и компонент SAS / ETS, который поддерживает эконометрический анализ и анализ временных рядов. Компонент SAS / PH-Clinical, предназначенный для фармацевтических пользователей, был выпущен в 1990-х годах. В 2002 году Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов стандартизировало SAS / PH-Clinical для применения новых лекарственных средств. Также были представлены вертикальные продукты, такие как SAS Financial Management и SAS Human Capital Management (тогда они назывались CFO Vision и HR Vision соответственно). JMP был разработан соучредителем SAS Джоном Саллом и группой разработчиков, чтобы воспользоваться преимуществами графического пользовательского интерфейса, представленного в Apple Macintosh 1984 года и впервые выпущенного в 1989 году. Обновленные версии JMP выпускались непрерывно после 2002 г. последний выпуск - 2016 г.

SAS версии 6 использовался на протяжении 1990-х годов и был доступен в более широком диапазоне операционных систем, включая Macintosh , OS / 2 , Silicon Graphics и PRIMOS . SAS представила новые функции через точечные релизы. С 6.06 по 6.09 был представлен пользовательский интерфейс, основанный на парадигме Windows, и добавлена поддержка SQL. Версия 7 представила систему доставки вывода (ODS) и улучшенный текстовый редактор. В последующих выпусках ODS были улучшены. Например, в версии 8 было добавлено больше параметров вывода. Количество поддерживаемых операционных систем было уменьшено до UNIX , Windows и z / OS , а также добавлен Linux . SAS версии 8 и SAS Enterprise Miner были выпущены в 1999 году.

Недавняя история

В 2002 году была представлена программа Text Miner. Text Miner анализирует текстовые данные, такие как электронные письма, на предмет шаблонов в приложениях Business Intelligence. В 2004 году была выпущена версия SAS 9.0, получившая название «Project Mercury» и призванная сделать SAS доступным для более широкого круга бизнес-пользователей. Версия 9.0 добавила настраиваемые пользовательские интерфейсы на основе роли пользователя и установила пользовательский интерфейс «укажи и щелкни» SAS Enterprise Guide в качестве основного графического пользовательского интерфейса (GUI) программного обеспечения. Функции управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) были улучшены в 2004 году с помощью SAS Interaction Management. В 2008 году SAS анонсировала Project Unity, предназначенный для интеграции качества данных, интеграции данных и управления основными данными.

SAS Institute Inc против World Programming Ltd - это судебный процесс с разработчиками конкурирующей реализации World Programming System , в которых утверждалось, что они частично нарушили авторские права SAS, реализовав ту же функциональность. Это дело было передано из Высокого суда Соединенного Королевства в Европейский суд 11 августа 2010 года. В мае 2012 года Европейский суд вынес решение в пользу World Programming, установив, что «функциональность компьютерной программы и язык программирования не может быть защищен авторским правом ".

Бесплатная версия была представлена для студентов в 2010 году. В том же году был выпущен SAS Social Media Analytics, инструмент для мониторинга социальных сетей, анализа вовлеченности и настроений . В том же году был представлен SAS Rapid Predictive Modeler (RPM), который создает базовые аналитические модели с помощью Microsoft Excel . В JMP 9 в 2010 году был добавлен новый интерфейс для использования языка программирования R из JMP и надстройка для Excel. В следующем году в рамках партнерства с Teradata и EMC Greenplum стало доступно высокопроизводительное вычислительное устройство . В 2011 году компания выпустила Enterprise Miner 7.1. С октября 2013 года по октябрь 2014 года компания представила 27 продуктов для управления данными и обновила еще 160 продуктов. На глобальном форуме SAS 2015 года компания анонсировала несколько новых продуктов, предназначенных для различных отраслей, а также новое программное обеспечение для обучения.

Дата выхода

С 1972 года у SAS было много выпусков. Начиная с выпуска 9.3, SAS / STAT имеет собственную нумерацию выпусков.

Выпускать	Дата	Комментарий
72	Январь 1972 г.
76	Июль 1976 г.
79,5	Апрель 1981 г.
82,4	Январь 1983 г.
4.06	Март 1984 г.
5,03	Июль 1986 г.
6.01	Январь 1985 г.	ПК DOS
6,03	Март 1988 г.
6.06	Март 1990 г.
6,07	Апрель 1991 г.
6,08	Март 1993 г.
6.09	Октябрь 1993 г.
6.10	Октябрь 1994
6,11	Октябрь 1995 г.
6,12	Ноябрь 1996
7.0	Октябрь 1998
8.0	Ноябрь 1999 г.
8.1	Июль 2000 г.
8,2	Март 2001 г.
9.0	Октябрь 2002 г.
9.1	Декабрь 2003 г.
9.1.3	Август 2004 г.
9.2	Март 2008 г.	СТАТИСТИКА 9.2
9,2 м2	Апрель 2010 г.	СТАТИСТИКА 9.22
9,3	Июль 2011 г.	СТАТИСТИКА 9.3
9,3 м2	Август 2012 г.	СТАТ 12.1
9,4	Июль 2013	СТАТУС 12.3
9,4M1	Декабрь 2013	СТАТ 13.1
9,4 м2	Август 2014 г.	СТАТУС 13.2
9,4 м3	Июль 2015 г.	STAT 14.1
9,4М4	Ноябрь 2016	СТАТИСТИКА 14.2
9,4М5	Сентябрь 2017 г.	СТАТУС 14.3
9,4М6	Ноябрь 2018 г.	STAT 15.1
9,4М7	Август 2020 г.	СТАТ 15.2

Программные продукты

По состоянию на 2011 год самый большой набор продуктов SAS - это линия для сбора информации о клиентах . Многочисленные модули SAS для Интернета, социальных сетей и маркетинговой аналитики могут использоваться для профилирования клиентов и потенциальных клиентов, прогнозирования их поведения, управления и оптимизации коммуникаций. SAS также предоставляет SAS Fraud Framework. Основная функция платформы - отслеживать транзакции в различных приложениях, сетях и партнерах и использовать аналитику для выявления аномалий, указывающих на мошенничество. SAS Enterprise GRC (Governance, Risk and Compliance) обеспечивает моделирование рисков, анализ сценариев и другие функции для управления и визуализации рисков, соблюдения нормативных требований и корпоративных политик. Существует также набор продуктов SAS Enterprise Risk Management, предназначенный в первую очередь для банков и финансовых организаций.

Продукты SAS для мониторинга и управления операциями ИТ-систем вместе именуются SAS IT Management Solutions. SAS собирает данные о производительности и использовании различных ИТ-активов, а затем создает отчеты и анализирует их. Продукты SAS Performance Management объединяют и предоставляют графическое отображение ключевых показателей эффективности (KPI) на уровне сотрудников, отделов и организаций. Пакет продуктов SAS Supply Chain Intelligence предлагается для нужд цепочки поставок, таких как прогнозирование спроса на продукцию, управление распределением и запасами и оптимизация ценообразования. Существует также набор программного обеспечения «SAS for Sustainability Management» для прогнозирования экологических, социальных и экономических последствий и определения причинно-следственных связей между операциями и воздействием на окружающую среду или экосистему.

У SAS есть наборы продуктов для конкретных отраслей, таких как правительство, розничная торговля, телекоммуникации и аэрокосмическая промышленность, а также для оптимизации маркетинга или высокопроизводительных вычислений .

Бесплатное университетское издание

SAS также предлагает бесплатную университетскую версию, которую может загрузить любой желающий для некоммерческого использования. Первое объявление об этом бесплатном университетском издании, похоже, появилось в газетах 28 мая 2014 года.

Сравнение с другими продуктами

В статье 2005 года для Journal of Marriage and Family, в которой сравниваются статистические пакеты от SAS и его конкурентов Stata и SPSS , Алан К. Акок написал, что программы SAS обеспечивают «необычайный диапазон задач анализа данных и управления данными», но их трудно использовать и учиться. Между тем, SPSS и Stata были легче для изучения (с лучшей документацией), но обладали менее способными аналитическими возможностями, хотя их можно было расширить с помощью платных (в SPSS) или бесплатных (в Stata) надстроек. Акок пришел к выводу, что SAS лучше всего подходит для опытных пользователей , в то время как случайные пользователи больше всего выиграют от SPSS и Stata. Сравнение, проведенное Калифорнийским университетом в Лос-Анджелесе , дало аналогичные результаты.

Такие конкуренты, как Revolution Analytics и Alpine Data Labs, рекламируют свои продукты как значительно более дешевые, чем у SAS. В сравнении 2011 года Дуг Хеншен из InformationWeek обнаружил, что стартовые сборы для этих трех компаний одинаковы, хотя он признал, что стартовые сборы не обязательно были лучшей основой для сравнения. Бизнес-модель SAS не так сильно зависит от начальных сборов за свои программы, вместо этого она сосредоточена на доходах от ежегодной абонентской платы.

Принятие

По данным IDC, SAS является крупнейшим держателем доли рынка «продвинутой аналитики» с 35,4% рынка по состоянию на 2013 год. Она является пятым по величине держателем доли рынка программного обеспечения для бизнес-аналитики (BI) с долей 6,9% и крупнейший независимый поставщик. На рынке бизнес- аналитики он конкурирует с такими конгломератами, как SAP BusinessObjects , IBM Cognos , SPSS Modeler , Oracle Hyperion и Microsoft Power BI . Компания SAS была включена в Квадрант лидеров Gartner для инструментов интеграции данных, а также для бизнес-аналитики и аналитических платформ. Исследование, опубликованное в 2011 году в BMC Health Services Research, показало, что SAS использовался в 42,6% анализов данных в исследованиях в сфере здравоохранения на основе выборки из 1139 статей, взятых из трех журналов.

История возникновения

Для начала в сотый раз обратимся к рейтингу ресурса TIOBE, дабы отыскать в нём нашего сегодняшнего героя. SAS располагается на “предлидирующем” 21 месте, что, согласитесь, для data-языка великолепный результат. Так что давайте познакомимся с ним поближе.

Итак, Джеймс Гуднайт (James Goodnight) в 1976 году окончил Университет Северной Каролины, тут же приложил свою руку к созданию небольшой аналитической компании SAS Institute и вот уже 40 лет он ее CEO. SAS - аббревиатура от Statistical Analysis System, что полностью описывает основное направление деятельности компании.

Естественно, для того, чтобы эффективно обрабатывать большие потоки информации потребовался не только качественный программный продукт, но и соответствующий язык. И им стал SAS. Изначально это был довольно примитивный набор шаблонных запросов для группировки данных, но со временем SAS стал полноценным и достаточно популярным языком программирования.

В общем-то с этого момента можно было бы смело вести историю языка, программного обеспечения и всей компании, как единого целого, но в 2002 году объявился идеологический конкурент - World Programming System (WPS), который в своей деятельности не просто стал использовать язык SAS, но и разработал для него собственный компилятор и IDE.

Разумеется, вскоре началась судебная тяжба, которая в итоге создала интересный прецедент для всего IT-сообщества: WPS выиграл суд, доказав, что авторское право не нарушается, если используется синтаксис и функциональность языка, но не используются исходные коды. Таким образом, язык SAS отчасти избежал участи MATLAB, сорвав ярлык “вещи в себе”.

Кстати, сегодня SAS Institute - не просто преуспевающая компания с оборотом в несколько миллиардов долларов в год, но и одно из наиболее привлекательных мест для работы. Так, в 2013 году SAS заняла второе место в рейтинге “привлекательности” компаний США, пропустив вперёд лишь Google.

Краткая справка

Впрочем, оставим дела компании и обратимся непосредственно к языку. Чтобы вы визуально представляли его внешний вид, вот небольшой отрывок кода, содержащий вывод на экран таблицу данных:

PROC PRINT DATA = models NOOBS;
WHERE Type = "Mountain";
FORMAT Price DOLLAR6.;
TITLE "Current Models of Mountain Bicycles";
RUN;

Основным конкурентом SAS является язык R, причём стоит признать, что последний имеет солидное преимущество. Во-первых, он был создан позднее, соответственно избежал многих проблем роста. Во-вторых, и это наверное главный фактор, он бесплатный, в то время как SAS требует дорогое программное обеспечение. Впрочем, давайте взглянем на преимущества и недостатки SAS в сравнении с главным конкурентом.

Простой синтаксис, быстрое обучение “с нуля”;

Отладка кода проходит значительно проще, чем на R;

Интеграция с БД (Oracle/Teradata);

Удобный формат выходных данных (особенно таблиц);

Мощная поддержка со стороны компании SAS;

Многолетний успешный опыт эксплуатации компаниями разной величины, с разными задачами и разным объёмом входных данных. В частности, России SAS используют ОАО “РЖД”, МТС, ЦБ РФ, а также ведущие банки, среди которых Сбербанк, Альфабанк, Тинькофф и многие другие.

Профессиональное использование языка предполагает покупку программного продукта;

Исходники многих исполняемых алгоритмов SAS не являются публичными, следовательно изучение работы языка сильно ограничено;

SAS значительно уступает в производительности R;

С точки зрения объёма кода SAS также зачастую сильно проигрывает (иногда в несколько раз).

При этом надо понимать, что далеко не во всех сферах SAS и R являются прямыми конкурентами. Взгляните на следующее изображение:

Из него отчётливо видно, что в Data Science SAS сильно проигрывает не только R, но и Python. Но вот в анализе данных, предполагающем дальнейшие прогнозы, SAS занимает лидирующую позицию.

Программный продукт

Для того, чтобы оценить степень размаха в прикладных программах, с которым придётся столкнуться желающему освоить SAS в полном объёме, можно посетить официальный раздел с перечислением пакетов заглавной IDE. Впрочем, здесь прослеживается аналогия с уже упомянутым продуктом MATLAB/Simulink, где также имеется большое количество надстроек, но по сути подавляющее большинство из них имеет строгую специализацию. Так что изначально стоит сфокусироваться лишь на 4 следующих:

SAS Visual Analytics - инструмент для визуализации ваших данных;

SAS Enterprise Miner - инструмент для машинного обучения;

Enterprise / Text Miner - пакет надстроек, аналогичный SAS Visual Analytics, но с большим упором на упрощение любых внутренних взаимодействий;

SAS ETS Module - система прогнозирования.

Если вы вдруг сейчас подумали, что возможно стоит прикупить пару из них, то вот стоп-сигнал: SAS Enterprise Miner, к примеру, обходится крупным компаниям более чем в 100 тысяч долларов. Пакет Analytics будет значительно дешевле, около 8,5 тысяч, но разве от этого легче?

Обучение

Впрочем, это не означает, что постигнуть азы SAS невозможно. Компания активно продвигает свой продукт среди студентов, причём абсолютно бесплатно. Достаточно мощную пробную версию SAS University Edition можно скачать перейдя по ссылке.

Также на официальном сайте у вас есть возможность записаться на экспресс-курсы по изучению языка (причём на русском языке). Рекомендуемая длительность обучения в каждом разделе составляет 3 дня, требования и программу можно посмотреть прямо рядом с торжественной кнопкой записи.

В общем, было бы желание.

Работа

Откровенно говоря, получить работу конкретно SAS-специалисту в России будет очень сложно. Как правило, SAS идёт как жирный плюс. но не как основная специализация. Тем не менее, если вам удастся набраться практического опыта работы с SAS хотя бы в течение 2 лет, хотя бы базово освоить SQL, VB и прочие полезности, то вы сможете смело рассчитывать на зарплату не менее 80 тысяч рублей в месяц. Причём речь не только о столице, стоимость программного продукта SAS как бы подсказывает работодателю не экономить в поисках дешёвой рабочей силы. Но, как уже было сказано, нужную вакансию ещё придётся поискать.

Литература

Нет смысла перечислять лучшие иностранные книги по SAS, так как все они собраны в одном месте, прямо на официальном сайте компании. Особое внимание стоит уделить пошаговому самоучителю, описанию возможностей языка и IDE, а также справочнику новичка.

Что касается ресурсов на русском языке, то тут, разумеется, всё значительно сложнее, но кое-что всё же есть. Помимо официального сайта, лекции Дмитрия Звежинского помогут тем, кто пока не познал английский язык на хорошем уровне, на официальные курсы записывать не хочет, но SAS изучить отчаянно желает.

На этом краткое знакомство считаем оконченным. А вы сталкивались когда-нибудь с языком SAS? Какие впечатления?

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Читайте также: