2020年12月7日，SAS中國公司協辦的2020 “黃埔杯”SAS中國高校數據分析大賽頒獎典禮在廣州科學城會議中心成功舉辦。

頒獎典禮上，SAS中國研發中心總經理劉政談到：“隨著大數據與人工智能融合程度的日益緊密，對于正處于智能化變革的各個行業領域而言，現在不僅需要理論與實操相結合的‘應用型’人才，更渴求具備細分行業專業經驗的‘交叉型’人才。推動新一代數據分析人才培養，驅動數字生態智能化發展，不僅僅是SAS，更是全球不同行業、不同企業都應履行的社會企業責任。”

7日，劉政接受TechWeb專訪，結合SAS中國目前的市場情況以及未來研發方向進行了簡短討論。

TechWeb：SAS在國際上已經獲得了廣泛認可，您剛才也提到，中國企業的數據科學普及率還沒有那么高，那么目前SAS在國內的市場情況如何，能否大概介紹下？

劉政：SAS在中國的發展，每年都有進步。

中國目前是全球第二大經濟體，近年來發展也是有目共睹的，特別是技術領域的發展，更是處在世界前列。我們看其他國家的企業發展規律：軟件占經營總成本是逐年上升的。以目前的經濟形勢和企業經營方法來看，國內對SAS一類軟件的需求，還有巨大空間。

對于規模龐大的企業，軟件成本只占很少比例，但效率提升巨大、回報豐厚，所以他們愿意使用SAS。而中小企業在這方面考慮就不一樣。

SAS未來能否在國內適應中小企業的節奏，是我們目前主要的研發方向。

例如，SAS現在新開發的產品，基本上都支持云上服務。從購買我們的軟件到租用云上的服務，能讓企業更靈活的運用資金。

當然也有企業自建數據團隊，采用開源軟件，SAS的優勢在于提供更簡單易用的功能，減少了對數據專家、計算機專家的需求。

中國有很大的市場，我們還要努力。

TechWeb：您剛剛提到的“上云”過程，除了云端化，在產品的功能或者是符合的這些應用領域方面，在研發上有哪些相應的調整？

劉政：研發調整的最大一塊，就是要產品更適合“云發布”。之前的研發，可能以半年、一年為更新單位。現在只要有新功能，就可以在線發布。產品模塊化后，新舊功能可以互不影響。

另一點，SAS的數據分析平臺，都是以原生云為平臺。在平臺基礎上，有各種算法可調用，例如機器學習、計算機視覺、文本分析等方法，當然還包括數據挖掘、客戶關系管理、風險分析的，各種應用，都是基于云上的產品。想用哪個，可以單獨租，使用時長、硬件調用也可靈活選擇。

TechWeb：目前，商用軟件和開源軟件在成本上有很大差距的。您認為學校、企業選擇商用軟件的關鍵因素是什么？

劉政：我們鼓勵老師、學生用開源軟件，因為這樣可以從底層研究數據分析的方法。而商用軟件對于大型企業更保險、功能更強大，更高效且更省錢。例如金融行業，銀行依賴數據分析提供可靠結論，作為貸款等業務基礎，

當涉及成熟業務，開源軟件就有相對局限性，況且人力成本可能還要比軟件更貴。

作為高校來說，我們鼓勵學生多方向發展，多學新的東西，嘗試親手來做，才知道它的運行邏輯，了解來龍去脈，才能做創新。

TechWeb：現在國內主流數據科學課程逐漸接受SAS等商用軟件，也會考取相應的證件，您認為未來SAS和學生、企業是種怎樣的長期合作關系？數據工程師個人應如何維持自身競爭力？

劉政：SAS正在和大學合作，提供免費軟件、開設課程，如果學生的學位課程中，兩門課使用了SAS軟件的話，那么學生在畢業后就可以拿到SAS認證。

對客戶而言，我們考慮更多的是提供給他們合適的產品。例如，跟大家去聊反欺詐、反洗錢怎么做，如何應對金融風險。這些業務方面，SAS可以說是積累四十幾年的經驗，服務過世界上許多大小銀行、公共事務機構。未來這些豐富的經驗可以傳授到中國企業，幫助他們更快地與世界接軌。

我們近期招來一位培訓師，準備明年制定一個詳盡的培養計劃，希望能跟大學在師資培養方面有更深合作，讓大家能夠了解如何使用SAS產品。

個人而言，除了熟練地運用專業軟件外，數據分析的核心競爭力還是需要數學領域的深入。

楊振寧在被問及為何能有如此成就時說：因為我數學比其他物理學家好。

數據科學亦是如此：如果你的數學拔尖，取得成果概率更大。

數據分析的可行方法并非一種，分析人員需要自己的思想，靈活應變。這對于個人和企業都有很高價值。如果想對你對所處行業、企業了解更深、對數據理解更深，就需要思維方式上進行鍛煉。

當然，對于多數人而言，能夠熟練使用軟件，能對數據進行處理，就足夠了，像剛才提到的銀行信用評分，都是固定流程，不需要太高數學基礎。不同行業對個人的能力要求不同。