Sas это в экономике

Обновлено: 04.07.2024

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

SAS - это программный пакет, который может добывать, изменять, управлять и извлекать данные из различных источников, а также выполнять их статистический анализ. [3] SAS предоставляет графический пользовательский интерфейс «укажи и щелкни» для нетехнических пользователей и многое другое на языке SAS . [3]

В программах SAS есть шаги DATA, которые извлекают и обрабатывают данные, и шаги PROC, которые анализируют данные. [4] Каждый шаг состоит из серии утверждений. [5]

На этапе DATA есть 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. [4] 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. [6] Наборы данных организованы в таблицы со строками, называемыми «наблюдения», и столбцами, называемыми «переменными». Кроме того, у каждой части данных есть дескриптор и значение. [4] [7]

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. [4] Операторы PROC также могут отображать результаты, сортировать данные или выполнять другие операции. [5]

Макросы SAS - это фрагменты кода или переменных, которые кодируются один раз и используются для выполнения повторяющихся задач. [8]

Данные SAS могут быть опубликованы в HTML, PDF, Excel, RTF и других форматах с использованием системы доставки вывода, которая была впервые представлена в 2007 году. [9] 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 на SAS. [10]

Пакет программного обеспечения SAS включает более 200 [11] компонентов [12] [13] Некоторые из компонентов SAS включают: [3] [12] [14]

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
Enterprise Guide - редактор кода на основе графического интерфейса и менеджер проектов
SAS EBI - набор приложений бизнес-аналитики
SAS Grid Manager - менеджер вычислительной среды SAS grid.

Разработка SAS началась в 1966 году после того, как Университет штата Северная Каролина повторно нанял Энтони Барра [15] для программирования своего программного обеспечения для анализа дисперсии и регрессии, чтобы оно могло работать на компьютерах IBM System / 360 . [16] Проект финансировался Национальным институтом здравоохранения . [17] и изначально предназначалась для анализа сельскохозяйственных данных [12] [18] с целью повышения урожайности сельскохозяйственных культур. [19] К Барру присоединился студент Джеймс Гуднайт , который разработал статистические процедуры программного обеспечения, и они стали руководителями проекта. [15] [16] [20] В 1968 году Барр и Гуднайт интегрировали новые процедуры множественной регрессии и дисперсионного анализа . [21] [22] В 1972 году, после выпуска первой версии SAS, проект лишился финансирования. [17] Согласно Goodnight, это произошло потому, что NIH хотел финансировать только проекты с медицинскими приложениями. [23] Гуднайт продолжал преподавать в университете за зарплату в 1 доллар и доступ к мэйнфреймам для использования в проекте [17], пока в следующем году он не был профинансирован университетскими статистиками Южных экспериментальных станций . [16] [23] Джон Саллприсоединился к проекту в 1973 году и внес свой вклад в эконометрику программного обеспечения, временные ряды и матричную алгебру. Другая ранняя участница, Кэролл Г. Перкинс, внесла свой вклад в раннее программирование SAS. Джолейн В. Сервис и Джейн Т. Хелвиг создали первую документацию SAS. [21]

Первые версии SAS были названы в честь года их выпуска. [24] В 1971 году SAS 71 был опубликован как ограниченный выпуск. [3] [25] Он использовался только на мэйнфреймах IBM и содержал основные элементы программирования SAS, такие как этап DATA и наиболее распространенные процедуры на этапе PROC. [24] 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. [26] В 1976 году Барр, Гуднайт, Салл и Хельвиг удалили проект из штата Северная Каролина и включили его в SAS Institute, Inc. [27]

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 [28], а также процедура FORMAT, которая позволяла разработчикам настраивать внешний вид данных. [24] 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. [24]

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. [24] 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 . [20] [24]

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. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов стандартизировало SAS / PH-Clinical для применения новых лекарств в 2002 году. [20] Также были представлены вертикальные продукты, такие как SAS Financial Management и SAS Human Capital Management (тогда называемые CFO Vision и HR Vision соответственно). [29] JMP был разработан соучредителем SAS Джоном Саллом и командой разработчиков, чтобы воспользоваться преимуществами графического пользовательского интерфейса, представленного в 1984 году.Apple Macintosh [30], поставка впервые состоялась в 1989 году. [30] Обновленные версии JMP выпускались непрерывно после 2002 года, причем самый последний выпуск был выпущен в 2016 году. [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37]

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 [38] . [24] 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. Число поддерживаемых операционных систем было сокращено до UNIX , Windows и z / OS , а также Был добавлен Linux . [24] [39] SAS версии 8 и SAS Enterprise Miner были выпущены в 1999 году. [20]

В 2002 году была представлена программа Text Miner. Text Miner анализирует текстовые данные, такие как электронные письма, на предмет шаблонов в приложениях Business Intelligence. [40] В 2004 году была выпущена SAS версии 9.0, получившая название «Project Mercury» и призванная сделать SAS доступным для более широкого круга бизнес-пользователей. [41] [42] Версия 9.0 добавила настраиваемые пользовательские интерфейсы в зависимости от роли пользователя и установила пользовательский интерфейс «укажи и щелкни» для SAS Enterprise Guide в качестве основного графического интерфейса пользователя (GUI). [41] Функции управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) были улучшены в 2004 году с помощью SAS Interaction Management. [43] В 2008 году SAS анонсировала Project Unity, предназначенный для интеграции качества данных, интеграции данных и управления основными данными. [44]

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. [45] В мае 2012 года Европейский суд вынес решение в пользу World Programming, установив, что «функциональность компьютера программа и язык программирования не могут быть защищены авторским правом ". [46]

Бесплатная версия была представлена для студентов в 2010 году. [47] SAS Social Media Analytics, инструмент для мониторинга социальных сетей, анализа вовлеченности и настроений , также был выпущен в том же году. [48] [49] SAS Rapid Predictive Modeler (RPM), который создает базовые аналитические модели с помощью Microsoft Excel , был представлен в том же году. [49] [50] В JMP 9 в 2010 году был добавлен новый интерфейс для использования языка программирования R из JMP и надстройка для Excel. [51] [52] В следующем году, High Performance Computing прибор был доступен в партнерстве с Teradata иEMC Greenplum . [53] [54] В 2011 году компания выпустила Enterprise Miner 7.1. [55] С октября 2013 г. по октябрь 2014 г. компания представила 27 продуктов для управления данными и обновила еще 160 продуктов. [56] На глобальном форуме SAS 2015 года компания анонсировала несколько новых продуктов, предназначенных для различных отраслей, а также новое программное обеспечение для обучения. [57]

С 1972 года у SAS было много выпусков. [58] Начиная с выпуска 9.3, SAS / STAT имеет собственную нумерацию выпусков.

Релиз	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.	СТАТУС 9.3
9,3 м2	Август 2012 г.	STAT 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.	СТАТИСТИКА 14.3
9,4М6	Ноябрь 2018 г.	STAT 15.1
9,4М7	Август 2020 г.	СТАТ 15.2

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. [37] [59] 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. [60] [61] [62] [63] SAS Enterprise GRC (Governance, Risk and Compliance) обеспечивает моделирование рисков, анализ сценариев и другие функции [64] [65] 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. [66]

Продукты SAS для мониторинга и управления операциями ИТ-систем вместе именуются SAS IT Management Solutions. [67] SAS собирает данные о производительности и использовании различных ИТ-активов, а затем создает отчеты и анализирует их. [68] Продукты SAS Performance Management объединяют и предоставляют графическое отображение ключевых показателей эффективности (KPI) на уровне сотрудников, отделов и организаций. [69] [70] Пакет продуктов SAS Supply Chain Intelligence предлагается для нужд цепочки поставок, таких как прогнозирование спроса на продукцию, управление распределением и запасами, а также оптимизация ценообразования. [71] 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. [72]

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 . [73]

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. [74]

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 предоставляют «необычайный диапазон задач анализа данных и управления данными», но их трудно использовать и учиться. [75] Между тем, SPSS и Stata было легче изучить (с лучшей документацией), но они 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. [75] СравнениеКалифорнийский университет в Лос-Анджелесе дал аналогичные результаты. [76]

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 схожи, хотя он признал, что стартовые сборы не обязательно были лучшей основой для сравнения. [77] Бизнес-модель SAS не так сильно зависит от первоначальной платы за свои программы, вместо этого основное внимание уделяется доходам от ежегодной абонентской платы. [78] [79]

По данным IDC, SAS является крупнейшим держателем доли рынка «продвинутой аналитики» с 35,4% рынка по состоянию на 2013 год. [80] Это пятая по величине доля рынка программного обеспечения для бизнес-аналитики (BI) с 6,9%. share [81] 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 . [82] Компания SAS была названа в квадранте лидеров Gartner для инструментов интеграции данных, а также для бизнес-аналитики и аналитических платформ. [83] Исследование, опубликованное в 2011 году в BMC Health Services Research, показало, что SAS использовалась в 42,6% анализов данных в исследованиях в сфере здравоохранения на основе выборки из 1139 статей, взятых из трех журналов. [84]

В этой статье вы увидите пошаговый расчет и оптимизацию показателя CAC, узнаете как сбалансировать затраты на привлечение клиентов.

Баланс – ключевое слово при работе с САС. Главная задача – найти оптимальное соотношение затрат на привлечение новых клиентов и доходов, которые вы получите с них (LTV Lifetime value).

Это соотношение – LTV/CAC – краеугольный камень успешной SaaS-компании:

Что такое САС и почему этот показатель так важен

САС – это общая стоимость всех усилий отдела маркетинга и отдела продаж, которые были приложены, чтобы привлечь клиента. От этого показателя зависит, будет ли ваш SaaS-проект жизнеспособен, сможет ли он приносить прибыль при текущем уровне затрат на привлечение новых клиентов.

При успешной бизнес-модели величина САС будет значительно ниже LTV. Впрочем, если это не так на каком-то этапе развития бизнеса – не стоит паниковать. Как видно из схемы выше, соотношение САС/LTV – это качели. Ваша задача – просто держать правый край выше левого.

Особенно это актуально на старте бизнеса. Поначалу вложения в привлечение клиентов очень значительны, а получаемый от них доход (например, абонентская плата) не покрывает затрат. Но при росте клиентской базы компания достигает точки окупаемости, а затем выходит на прибыль.

Отслеживание и оптимизация САС помогает в решении двух важных задач:

Привести соотношение LTV / CAC к приемлемому уровню

Оптимальным считается соотношение 3 к 1 или выше (то есть САС должен составлять не более 1/3 от LTV). Для этого нужно постоянно отслеживать оба показателя, оптимизировать каналы и тактики привлечения – чтобы зеленый треугольник на схеме был как можно больше.

Определить и оптимизировать сроки окупаемости проекта

Время, деньги, силы на привлечение новых клиентов вы тратите уже сейчас. А вот окупится это только после того, как клиенты появятся, и то не сразу. И, конечно, хочется знать срок, в течение которого вы постепенно перейдете от инвестиций к получению прибыли. Расчет САС поможет его вычислить, а заодно и понять, устраивают ли он вас. Особенно это актуально при использовании модели Freemium.

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.

От центров обработки данных до облачных решений: аналитика повышает эффективность любых цифровых транзакций

Элисон Боулен (Alison Bolen), редактор SAS Insights

Цифровая экономика проникает практически во все аспекты нашей жизни — от банковских услуг и покупок до свиданий и образования. Поэтому возникает закономерный вопрос: можно ли сказать, что цифровая экономика становится стандартом де-факто, и что теперь экономика всегда и во всем будет цифровой? Скорее всего, да. Впрочем, важнее другой вопрос: что делает цифровую экономику прибыльной? Как можно добиться постоянной выгоды в цифровой экономике?

Одним организациям цифровая экономика предоставляет неограниченные возможности по взаимодействию с клиентами, сотрудничеству в инновациях и разработке новых решений. Для других цифровая экономика стала синонимом слома традиционных моделей бизнеса.

Как использовать ее возможности и не стать жертвой разрушения?

Ответ — данные. Это естественный ресурс цифровой экономики. Но данные без аналитики обладают лишь потенциальной выгодой. Применение аналитики к цифровым продуктам и услугам повышает эффективность и гибкость цифровой экономики, позволяет принимать своевременные и взвешенные решения.

Что такое аналитическая экономика?

Фиона Мак-Нил: Одно из определений экономики подразумевает «рациональное управление доступными ресурсами». Поэтому аналитическая экономика — это рациональное управление ресурсами данных. Если пойти еще дальше, то, на мой взгляд, аналитическая экономика — это уровень программных технологий, позволяющий извлекать дополнительную выгоду из цифровых данных. Это относится к разным областям, от традиционных технологий управления данными и наглядного представления данных до инновационных решений машинного обучения и искусственного интеллекта.

Какие проблемы и возможности актуальны для цифровой экономики?

Благодаря данным и аналитике в UberHealth удалось расширить сферу использования этой идеи, предоставляя дополнительные услуги здравоохранения: неотложную медицинскую помощь, профилактику заболеваний и реабилитацию для лиц с наркотической зависимостью.

Для реализации самых современных технологий необходимы интеграция и согласованность в масштабе целой организации. Лучший способ добиться такого результата — объединить данные, аналитику и сотрудничество.

Конечная цель — помочь сотрудникам исследовать данные, взяв за основу естественную любознательность каждого человека. В этом случае будет очень просто и удобно извлекать новые факты и закономерности из данных независимо от конкретных навыков каждого сотрудника. Неважно, когда и как сотрудники обращаются к данным. Если обеспечить общее представление данных и способ обмена результатами с другими, в этом направлении сразу же появится прогресс.

Совокупная выгода от обмена данными, реагирования на выявленные закономерности и передачи результатов другим для дальнейшего развития — вот основное преимущество аналитической экономики.

Совокупная выгода от обмена данными, реагирования на выявленные закономерности и передачи результатов другим для дальнейшего развития — вот основное преимущество аналитической экономики.

Фиона Мак-Нил (Fiona McNeill) • главный менеджер по продуктовому маркетингу • SAS

Можете ли вы привести пример аналитической экономики?

Фиона Мак-Нил: В институте клинических исследований Duke Clinical Research Institute были обезличены данные 39 000 пациентов. Теперь эти данные доступны врачам и исследователям. Данные хранятся в облачной системе; и в своей работе разные исследователи могут использовать одни и те же наборы данных. Врачи могут запрашивать информацию для принятия взвешенных медицинских решений. Исследователи могут изучать данные о лечении и определять, какие методики более эффективны для конкретных типов пациентов. Открытия, сделанные одним исследователем, могут привести к другим открытиям других исследователей. При этом ценность каждого этапа аналитики последовательно возрастает.

Еще один пример — GatherIQ™, новое приложение для совместной работы, помогающее в решении глобальных гуманитарных проблем. Это бесплатное приложение предлагает общие данные и аналитические алгоритмы для решения проблем методом краудсорсинга, причем вклад каждого участника многократно возрастает. Таково определение аналитической экономики.

На какие передовые технологии опирается аналитическая экономика?

Фиона Мак-Нил: В достаточно близком будущем на аналитическую экономику будут влиять технологии интеллектуальной автоматизации, сетевых данных и фоновой аналитики. Расскажу об этом немного подробнее.

Автоматизация на основе аналитики выйдет за пределы исключения или автоматизации задач, выполняемых человеком. При интеллектуальной автоматизации аналитические алгоритмы встраиваются в цифровые процессы, поэтому цифровые процессы смогут самостоятельно определять, когда автоматизация целесообразна, а когда — нет, и что именно следует автоматизировать.

Например, интеллектуальная автоматизация поможет снизить затраты поставщиков облачных услуг. Зачастую аналитические процессы вызывают пиковую нагрузку, например, когда создание отчетов в конце месяца совпадает во времени с внедрением новых моделей. Автоматизированная система спрогнозирует нагрузки на обработку и выполнит диагностику будущей потребности в добавочных вычислительных ресурсах. Одновременно система заметит, что предоплаченные облачные ресурсы уже почти исчерпаны. И вместо того чтобы платить за дополнительные ресурсы по повышенным тарифам, интеллектуальная автоматизированная система будет отслеживать спотовые цены на облачные услуги и автоматически купит добавочные ресурсы при появлении на рынке предложений по приемлемой цене.

Вторая часть — сетевые данные. С появлением Интернета вещей мы уже стали свидетелями образования новых сетей данных, но я имею в виду нечто иное. Если удастся решить проблемы безопасности и конфиденциальности, распределенные сети данных, работающие наподобие блокчейна, смогут изменить методики хранения, регистрации и доступа к данным. Виртуальная распределенная сеть данных, надежная и способная решить текущие проблемы, может изменить всю концепцию использования данных: как и кем они используются.

И наконец, понятие фоновой аналитики связано с моментом принятия аналитических решений без нашего участия и даже без нашего знания. Это относится и к покупке облачных ресурсов, и к регулировке термостата, к работе уличных светофоров и к демонстрации рекламы в интернете. Фоновая аналитика становится возможной при соединении аналитики с данными за счет очистки, преобразования, фильтрации и анализа данных в их источнике. Если же мы сразу получаем обработанные данные, их можно задействовать непосредственно из источника. Вот что такое фоновая аналитика. Данные являются чистыми, релевантными и ценными сразу же при формировании. Данные есть везде, и аналитика появится везде, где есть данные.

Чтобы объединить эти три составляющие воедино и безопасно работать с сетевыми интеллектуальными данными, аналитические системы сами должны стать сетью и управлять автоматизацией.

Сравнивать военный потенциал разных армий занятие достаточно бесполезное, здесь дело не только в численности личного состава и вооружений, есть множество других факторов, определяющих степень боеготовности той или иной страны. Помимо экономики это ещё и наличие союзников и прочих нюансов. За это неблагодарное дело взялись сейчас британские эксперты — сравнили свою армию с российской. Выводы оказались для Лондона неутешительными.

Взяться за военную статистику британских аналитиков, в данном случае это эксперты портала Global Firepower и издания Daily Express, побудило два обстоятельства — возможный военный конфликт России с Украиной и события на польско-белорусской границе, опять же где предполагается участие российских войск.

Великобритания же намерена оказывать военную помощь как Украине, так и Польше, что, собственно, уже и делает. Киев и Лондон заключили сделку, согласно которой Украина может брать кредиты на приобретение британских военных кораблей и ракет.

В качестве отступления заметим, что упомянутые издания, мягко говоря, не совсем компетентны в вопросах военной аналитики. Global Firepower и прежде брался за сравнительный анализ армий мира (в 2017 году по составленному рейтингу первое место досталось США, второе России, третье Китаю), при этом на англоязычных форумах пишут, что сайту этого портала доверять нельзя, поскольку никакой конкретики о методологии при исследовании у него нет.

Все источники, на которые ссылается Global Firepower, одинаковы для описания армий всех стран и состоят из туманных ссылок на сайты ЦРУ и справочник ЦРУ World Factbook, а также на «Википедию», при этом нет никаких прямых ссылок на исследования.

Таблоид Daily Express также не блещет особой военной аналитикой, эта газета известна тем, что первой в мире стала публиковать кроссворды, а ещё в 1962 году принц Филипп, герцог Эдинбургский одну из своих самых известных неосторожных фраз, сказав про «Экспресс»: «Чёртова, ужасная газета. Там полно лжи, скандала и вымысла. Это — порочная газета». Впрочем, всё это к слову — британские учёные, как и британские эксперты, большие мастера на всякого рода «открытия».

К каким же выводам пришли британские эксперты на этот раз, взявшись сравнивать свою и российскую армии? Вот военная авиация РФ в 5,6 раза превосходит Royal Air Force. В российском арсенале имеется 4163 летательных аппарата, включая истребители и боевые вертолёты. У Великобритании лишь 733 единицы.

У России, по мнению британских счетоводов, имеется 12 950 танков (на самом деле в строю около пяти тысяч, остальные на хранении, в бой их сразу не направишь) и 27 тысяч единиц бронетехники (вероятно, что в учёт пошли не только БМП и БТР, но и бронеавтомобили). У британцев — 227 танков и 5000 единиц бронетехники.

Намудрили эксперты и с численностью, насчитав в российской армии около 3 миллионов военнослужащих, при том, что её состав определён президентом Владимиром Путиным в один миллион, а на самом деле «штыков» в ВС РФ даже чуть меньше. Численность армии Великобритании оценена в 275,66 тысячи человек. В чём эксперты точно не ошиблись, так это в превосходстве Королевских ВМС над ВМФ РФ по количеству авианосцев. У Великобритании их целых два, а у России только один, да и тот находится в ремонте. В целом же, как пишут британские авторы, превосходство России наблюдается по всем основным показателям.

Блеснём и мы своими познаниями о British Armed Forces (понятно, что не без поддержки «Википедии»).

На вооружении британских сухопутных войск, численность которых составляет 80 тысяч человек, находится 407 танков, 6 245 бронемашин для перевозки пехоты, 89 самоходных артиллерийских установок, 138 буксируемых орудий и 56 РСЗО (реактивные системы залпового огня). В Королевских ВВС имеется 908 летательных аппаратов, из которых 84 истребителя.

Некогда Великобритания располагала одним из самых мощных военных флотов в мире, но за последние десятилетия она потеряла свое морское могущество. На данный момент в британской Военно-морской службе имеется лишь 66 кораблей и судов. Аналогичные сведения о российском военном потенциале многократное превышают английские, только по кораблям это пятикратное преимущество, причем российский флот активно обновляется новыми силами и средствами.

Здесь вот ещё какой видится нюанс в сравнениях британских экспертов. Признавая превосходство российской армии, в Лондоне в большей степени делают акцент на возможную агрессию России в отношении Украины и Польши. И показывают свою готовность ввязаться в драчку, пусть и силами в 600 спецназовцев в Донбассе и 150 сапёров на польско-белорусской границе. Похоже, что идёт банальное рассмотрение временных союзников — не для военных действий, а для соблюдения мирового экономического баланса, в котором Великобритания играет не последнее место.

— Великобритания никогда не отказывалась от агрессивной политики в отношении России, более того, Лондон является центром формирования негативного отношения к Москве, — говорит директор Института политических исследований Сергей Марков. — И нам нужно жестче относиться к подобным попыткам давления на нашу страну. С позиции чисто военной силы — нет никакого резона, ведь у нас нет общих границ, а преимущество в морях сейчас на российской стороне.

Вероятно, что в качестве противовеса позиции Великобритании нам нужно бить по Лондон-сити, убрать оттуда все денежные активы, убрать финансовую составляющую. И обязать российских граждан в разумные сроки выйти из всех британских компаний. Это будет удар посильнее, чем залп атомного крейсера «Петр Великий».

Многим из этих машин больше 30 лет, у них низкая механическая надёжность, по огневой мощи они серьёзно проигрывают современным артиллерийским и ракетным системам и постоянно не получают достаточной поддержки с воздуха", — констатировали эксперты РА печальный вывод о возможном противостоянии с Россией, которое может закончиться «совсем не обязательно в пользу британской армии».

Как тут не вспомнить покойную баронессу Маргарет Тетчер, которой принадлежит коронная фраза: «Нельзя добиться желаемых результатов в международных делах, не опираясь на силу».

И ещё немного лирики. У каждой страны существуют свои национальные символы в виде представителей фауны. В Китае это панда, в Австралии — кенгуру, во Франции — петух, в США — белоголовый орел, но там еще в почете сурки, предсказывающие в спячке погоду в мире.

Английский символ не случайно называют «дохлый лев», намекая не только на то, что подобных животных, царей зверей, на территории Острова никогда не водилось, но и проводимую ими политику рычания без зубов. В России — это, естественно, медведь, являющийся самым сильным и мощным животным. И жители нашей страны, бесспорно, гордятся своим мишкой, и посмеиваются над создаваемым ему комическим образом, приговаривая при этом: «Не будите медведя!»

Читайте также: