2020年12月7日，SAS中国公司协办的2020“黄埔杯”SAS中国高校数据分析大赛颁奖典礼在广州科学城会议中心顺利举行。
在颁奖典礼上，SAS中国研发中心总经理刘政指出：“随着大数据与人工智能的日益融合，各行业在智能化转型过程中，不仅需要理论与实践相结合的‘应用型’人才，更加渴望具备细分行业专业知识的‘交叉型’人才。推动新一代数据分析人才的培养，促进数字生态的智能化发展，既是SAS的使命，也是全球各行各业的社会责任。”
当日，刘政在接受TechWeb专访时，简要讨论了SAS中国目前的市场状况及未来研发方向。
SAS在中国的发展每年都在不断进步。
中国作为全球第二大经济体，近年来的快速发展令人瞩目，尤其是在技术领域，更是走在世界前列。观察其他国家的企业发展趋势，软件成本在整体经营成本中逐年上升。从当前经济形势和企业经营模式来看，国内对SAS类软件的需求仍有广阔的空间。
对于大型企业而言，软件成本所占比例较小，但带来的效率提升和回报却是显著的，因此他们愿意采用SAS。而中小企业在这方面的考虑则有所不同。
SAS未来能否适应中小企业的需求，是我们当前主要的研发重点。
例如，SAS新开发的产品基本上都支持云服务。从软件购买到云服务租用，这种灵活性让企业能够更有效地运用资金。
当然，也有企业选择自建数据团队，使用开源软件，而SAS的优势在于提供更为简便易用的功能，从而减少对数据专家和计算机专家的依赖。
中国市场潜力巨大，我们仍需努力。
研发调整的一个重要方面，就是使产品更适合“云发布”。以往的研发周期可能是半年或一年，现在只要有新功能，就可以在线发布。经过模块化处理，新旧功能之间可以互不干扰。
另外，SAS的数据分析平台是基于原生云架构。在此基础上，用户可调用各种算法，如机器学习、计算机视觉、文本分析等，不仅包括数据挖掘、客户关系管理和风险分析等应用，都是基于云的产品。用户可以选择单独租用所需的功能，并灵活调整使用时长和硬件配置。
我们鼓励老师和学生使用开源软件，以便从底层研究数据分析的方法。而商用软件对于大型企业而言则更为可靠、功能更强大，且能更高效地节省成本。例如在金融行业，银行依赖数据分析来提供可靠的结论，作为贷款等业务的基础。
在成熟的业务环境中，开源软件的局限性愈发明显，且人力成本有时高于软件成本。
我们正在与高校合作，提供免费软件并开设相关课程，如果学生在学位课程中有两门课使用了SAS软件，那么他们毕业后将获得SAS认证。
为了更好地服务客户，我们考虑提供更适合他们的产品。例如，讨论反欺诈、反洗钱等业务，以及如何应对金融风险，SAS在这些领域积累了超过四十年的经验，服务了许多国内外银行和公共机构。未来，这些丰富的经验将帮助中国企业更快地与国际接轨。
我们最近招募了一位培训师，计划在明年制定详细的培训计划，希望能与高校在师资培养方面深化合作，帮助大家更好地理解如何使用SAS产品。
个人而言，除了熟练掌握专业软件，数据分析的核心竞争力仍然在于数学领域的深厚基础。
杨振宁在被问及为何能够取得如此成就时说过：因为我的数学能力超过了其他物理学家。
数据科学同样如此：如果你的数学能力出众，取得成果的可能性将大大提高。
数据分析的可行方法并不单一，分析人员需要具备独立思考和灵活应变的能力。这对个人与企业都有着重要价值。如果希望深入理解所处行业和企业，并对数据有更深的认识，就需要不断锻炼自己的思维能力。
当然，对大多数人而言，能够熟练使用软件并处理数据已足够。例如，银行信用评分通常是固定流程，不需要过高的数学基础。不同行业对个人能力的要求各不相同。
