g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Veri dünyası akıllı bir dünyaya "yinelendi". 40 yıllık bir şirket olan SAS nasıl rekabet edebilir?

Başlık resminin kaynağı: Görsel Çin

Veri analizinde lider olan SAS, kurulduğu 1976 yılından bu yana 42 yıllık bir geçmişe sahiptir. Dünyada ticari veri analizi ürünleri ve çözümleri yaratan ve piyasaya süren ilk şirket olarak, şimdiden ruhuna veri enjekte etti.

Gelecek dönem, veri analizine dayalı akıllı bir çağdır.Veri dünyasının akıllı bir dünyaya nasıl dönüştürüleceği, sadece SAS'ın 40 yıldan fazla bir süredir biriktirdiği veri işleme yeteneklerini değil, aynı zamanda bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti'ni de test edecektir. Çekirdek olarak yapay zekaya sahip yeni nesil bilgi teknolojisi tarafından yönlendirilen, dijital ekonomi inşaat sahnesinde değer madenciliği.

2018'deki 6. SAS Çin Kullanıcı Konferansı ve İş Analitiği Liderlik Zirvesi'nde, Titanium Media'dan bir muhabir, SAS Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Küresel Ar-Ge Başkanı Stuart Nisbet ile özel bir görüşme yaptı. IoT'nin hızlı gelişimi, büyük veri ve yapay zeka ile verilerin değeri Geleneksel işletmeler, şirketin keşfine ve uygulamasına dikkat etmeye başladı ve yeni bir dijital dönüşüm turu başlattı.Nesnelerin İnterneti, iş entegrasyonu, derin öğrenme, yapay zeka, büyük veri platformu yapımı ve dijital dönüşümde önemli rol oynayan diğer dış güçler, Kurumsal düzeyde veri analizi alanında bir "emektar" olarak geleneksel endüstrilerin potansiyeli nasıl teşvik edilir, yeni senaryolar ve yeni teknolojiler karşısında rekabet gücü nasıl korunur?

Geçen 42 yılda SAS, ister kendi bağımsız ürünlerinin teknik gelişiminde ister dikey endüstri çözümlerinin derinlemesine madenciliğinde olsun, kullanıcılara mükemmel bir cevap verdiğini gördük, dünyada lider bir konumda olduğunu gördük.

Örneğin, şu anda SAS tarafından sağlanan 200'den fazla ürünün teknik seviyesinden, yalnızca dağıtılmış veri yönetimi, birden çok veritabanı kaynağına erişim, veri görselleştirme, veri madenciliği ve gelişmiş analitik modelleme gibi temel veri işleme işlevlerini sağlayan temel SAS yoktur. Temelde, SAS analiz sunucu katmanı, SAS temel hizmet katmanı, SAS uygulama hizmet katmanı ve SAS istemci hizmeti gibi farklı ürün seviyeleri vardır. Dikey endüstri çözümlerinin derinlemesine araştırılması açısından SAS, ilk günlerinden beri tıp, finans, imalat, telekomünikasyon ve insan kaynakları yönetimi gibi endüstriler için uygulama çözümleri başlattı.Her sektörde daha fazla alt bölüme ayrılmış ürün var. Örneğin SAS bankacılık çözümleri, pazarlama ve müşteri deneyimi, risk ve uyumluluk, dolandırıcılık ve mali suç, analiz ve veri yönetimi gibi 20'den fazla alt bölüm programını içerir.

Bir IDC anket raporuna göre, SAS, ikinci rakibinin iki katı pazar payı olan gelişmiş ve tahmine dayalı analitik pazarında% 30,5 paya sahip. IDC, 1997'de veri analizi pazar anketine başladığından beri, SAS bu kategoride liderdir. 2017'de analistler ayrıca SAS'ın akış analizi, makine öğrenimi, büyük veri, veri bilimi platformları, gerçek zamanlı pazarlama, veri entegrasyonu, veri kalitesi, dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi ve perakende analitiğinde bir lider olarak övgüde bulundu.

Ve şimdi, bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti, yapay zeka gibi yeni bir teknolojik yenilik ve endüstriyel devrimin gelişi, veri analizi alanında yerleşik bir şirket olan SAS'ı teknolojik yeniliğin ön saflarına itti. SAS CEO'su Jim Goodnight'ın dediği gibi, SAS'ın veri analizi alanındaki büyük beklentileri, devasa miktardaki verinin ardındaki sonsuz potansiyeli kullanmak ve değer yaratmak için analiz ve yeniliğe adanmış olabilir: "Merak, insan ilerlemesinin özüdür." Şu anda Veriler patlayıcı bir şekilde büyüyor ve yenilikçi teknoloji yinelemeleri sonsuz bir akışta ortaya çıkıyor. SAS'ın yapması gereken, verileri akıllı hale getirmek için akıllı analizin nasıl kullanılacağıdır, böylece herkes bir veri analisti olabilir ve yeni verilere ve yeni keşiflere dayalı geleneksel iş liderlerini etkinleştirebilir. İnsanlar en iyi kararları verir ve veri dünyasını akıllı bir dünyaya "yineler".

Stuart Nisbet, SAS Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Küresel Ar-Ge Başkanı

Veriden veri zekasına

Hepimizin bildiği gibi veri toplumun altyapısı haline geliyor ve tıpkı hidroelektrik gibi insanların hayatında vazgeçilmez bir faktör haline gelecek ... Şirketler için "varlık olarak veri" bir fikir birliğine dönüştü.

Tüketici İnternet büyük verisinin geliştirme sürecini bir kenara bırakırsanız ve yalnızca endüstriyel İnternete bakarsanız, veriler sanayileşme aşamasından bilişim aşamasına kadar "planlama ve yenilik" için kullanılmaktan ziyade daha "kaydedilir". Tıpkı Titanium Media'dan muhabirlerin son zamanlarda bir dizi geleneksel şirketi ziyaret etmesi ve geleneksel şirketlerin mevcut veri işleme yeteneklerinin veri toplama, depolama veya analiz uygulamaları açısından hala zayıf olduğunu gördüğü gibi.

Örnek olarak geleneksel imalat endüstrisini ele alalım. Şu anda, Çinin 100 milyar ölçeğinin üzerindeki sanayi kuruluşlarındaki makine ve ekipmanların% 80'inden fazlası İnternet'e bağlı olmayan ve konuşamayan "aptal" cihazlardır. Ekipmanın yalnızca% 20'si İnternet'e bağlıdır ve konuşabilir. Bu cihazlar, farklı iletişim protokollerini takip eder ve Çin'in imalat endüstrisinin dönüşümü ve iyileştirilmesinin önündeki en büyük engel haline gelen ciddi "dil engellerine" sahiptir. Buna ek olarak, cihaz ağı yalnızca bir araçtır ve cihazın dijital bir yansımasının kurulması nihai hedeftir.Sadece cihazın dijital bir yansıması kurulduğunda, büyük veri ve yapay zeka, gerçek iş ağrı noktalarını çözen uygulamaları "eğitmek" için kullanılabilir.

Başlık resminin kaynağı: Görsel Çin (dijital atölyeden bir sahne)

Şu anda, geleneksel üretim için, biri eksik veri türleri, diğeri ise veri kalitesinin yüksek olmamasıdır. Verilerin "hacmi" ve "alaka düzeyine" odaklanan tüketici İnternet büyük verileri ile karşılaştırıldığında, endüstriyel İnternet büyük verileri, verilerin "eksiksizliğine" daha fazla önem vermektedir. "" ve "alaka düzeyini" garanti etmek zordur, bu da işletmelerin büyük veri yeteneklerinin Ar-Ge'sini bir ölçüde kısıtlamaktadır.

E-ticareti örnek alırsak, geleneksel şirketlerin çoğu tedarik zinciri verileri, üretim verileri, satış verileri, pazarlama verileri, araştırma ve geliştirme verileri, insan kaynakları verileri vb. Gibi çeşitli zengin veri türleri biriktirmiştir. Ancak bu verilerin çoğu farklı ekipman sistemlerinden gelmektedir. Medya ve medyanın çökeltilmesiyle oluşan "standart dışı" veri havuzu, veri havuzundaki verilerin değerini çıkarmak istiyorsanız, bulut bilişim ve yapay zeka gibi teknik araçlarla verileri "değer dönüştürme" yapmanız gerekir. Hesaplama hızının ve yapay zeka algoritmalarının sürekli iyileştirilmesiyle, standart olmayan veri havuzlarının iyileştirilmesinin verimliliği de büyük ölçüde iyileştirildi, böylece işletmelerin stratejik kararlar alması için gereken içgörülerin edinilmesi daha doğru ve verimli hale geldi.

Bu süreç aynı zamanda veri zekası olarak da bilinir, yani büyük miktarda karmaşık veri çok sayıda depolama cihazında depolanır ve sınıflandırma, analiz ve uygulama gibi çeşitli veri madenciliği bulut bilişim aracılığıyla gerçekleştirilir. Artık giderek daha fazla şirket, ister özel bulut ister genel bulut olsun, işlerinin çoğunu veya tamamını bulutta tasarlamaya ve dağıtmaya başlıyor. Bu aynı zamanda dijital dönüşüm ve yükseltmenin bir parçasıdır. Bunun avantajı, buluttaki çeşitli kurumsal işletim verilerinin güncellenebilmesidir. Standardizasyon ve zeka.

Akıllı veriler temel olarak e-ticaret işindeki çeşitli verilerin etiketlenmesine yansıtılır; bunlar anlamsal etiketleme, görüntü etiketleme, veri akışı etiketleme, örneğin: kullanıcı portresi, ürün portresi, lojistik portresi, hizmet süreci portresi vb. Etiketleme, verilerin daha sonraki entegrasyonuna ve iyileştirilmesine de büyük bir performans değeri katar. Buluttaki verilerin gerçek zamanlı senkronizasyonu, kurumsal yöneticiler ve e-ticaret liderlerine zamanında bilgi sağlayabilen, zaman ve alan kısıtlamalarından bağımsız olarak iş verilerini yönetir Gerçek zamanlı iş dinamik verileri ve stratejik planlama içgörüleri sağlar.

Geleneksel işletmelerin veri işleme yeteneklerinin eksikliği nedeniyle, SAS'ın 40 yılı aşkın veri işleme kabiliyetini biriktirmiş olması tam olarak temel avantajdır.

SAS CEO'su Jim Goodnight'ın dediği gibi: Şirketler yeni değer yaratmak için verilerden içgörüler elde edebileceklerini keşfettikçe, veri analizi endüstrisinin görünümü hızla değişiyor. SAS, IoT analizi ve yapay zeka analizi gibi yıkıcı teknolojilere yardımcı oluyor. Müşteriler pazardaki rekabet güçlerini geliştiriyorlar. SAS'ın en iyi veri analizi uzmanlığı ve iş çözümlerinin müşterilerin beğenisini kazanmasının nedeni tam olarak SAS'ın müşterilere yardımcı olmak için yeni teknolojileri ve yeni yöntemleri başarıyla yenilemiş olmasıdır. "

Moore Yasasına göre, zaman içinde, bilgisayar donanım ve yazılımlarının yetenekleri hem nitelik hem de nicelik olarak gelişmiştir.Bu, bulut bilişimin ve yapay zekanın büyük veriyi işlemedeki etkinliğini büyük ölçüde geliştirmiştir. Büyük verideki "hazinelerden" işletmelere sağlamak için yararlanılabilir. Hassas pazarlama, çok kanallı satışlar, akıllı tedarik zinciri, güvenli finans, Ar-Ge yeniliği, trend tahmini ve diğer çığır açan kurumsal dönüşüm ve yükseltme değeri gibi.

AI çağında sektör lideri olmaya devam edin

IDC tarafından yayınlanan 2017 büyük veri teknik incelemesine göre, küresel büyük veri ölçeği 2016'nın 10 katı olan 2025 yılına kadar 163ZB'ye yükselecek ve bu da büyük verinin daha güçlü bir büyüme trendi göstermeye devam edeceğini gösteriyor. Yine de, verinin kendisi bir değer üreticisi değil, değer taşıyıcısıdır, ancak analiz yoluyla arkasındaki gerçek değer keşfedilebilir.

"Analiz, ekonomik dönüşümü yönlendiren motorsa, analizin gücünü daha fazla kişiyle paylaşmak için bir neden vardır. Bu tam olarak SAS'ın yaptığı şeydir. Biz 'herkes bir analisttir', yani arka planı ne olursa olsun herkesin Analizi kullanma hakkına nasıl sahip olmak isterseniz isteyin, boyutuna bakılmaksızın her şirket analizden aynı faydaları elde edebilir. "SAS kıdemli başkan yardımcısı ve küresel araştırma ve geliştirme başkanı Stuart Nisbet, Titanium Media'ya verdiği demeçte. Bu nedenle veri her yerde ve analiz seninle benim aramda ayrım yapmıyor Verilerden çıkarılabilecek değer miktarı, reel ekonomiyi güçlendirmek ve yeni ekonomiyi gerçekleştirmek için analiz yöntemlerinin yeniliğine, yani analiz ekonomisinin istikrarlı büyümesine bağlıdır.

Artık bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti ve yapay zeka gibi yeni ortaya çıkan teknolojiler sonsuz bir şekilde ortaya çıkıyor.Konsepten uygulamaya her teknoloji, ekonomik kalkınma için yeni fırsatlar getiren yeni bir teknolojik yenilik ve endüstriyel devrim turu. Bunların arasında gelişen yapay zeka teknolojisi özellikle hızlı bir şekilde gelişti ve genişleyen pazar ölçeği daha da şok edici.Gartner tarafından yayınlanan son tahmin raporuna göre küresel yapay zeka pazarı, 2017'ye göre% 70 artışla 2018'de 1,2 trilyon ABD dolarına ulaşacak. % Kadar. Yapay zeka, gelecekte en yıkıcı yenilikçi teknoloji haline gelecektir.

SAS, şirketlerin sorunları çözmesine ve değer yaratmasına yardımcı olmak için analize yapay zeka ve makine öğrenimi uyguladı. Günümüzde SAS, yapay zekayı benimsiyor ve veri analizine teknolojik atılımlar getiriyor. Örneğin, veri analizinin yönlendirdiği ekonomik gelişme trendi altında, şirketler veri hazırlama, veri yönetimi ve model oluşturma ve devreye alma yoluyla çalışan sorunları çözmek için uçtan uca işlevlere sahip bir veri analizi platformuna ihtiyaç duyuyor. SAS platformu ve SAS®ViyaTM'daki yeni yerleşik yapay zeka teknolojisi, veri bilimcilere, iş kullanıcılarına ve yöneticilere ham verileri akıllı zekaya dönüştürmek için açık bir çözüm sağlar.

Örneğin, tipik bir durumda, Hollandalı bir spor analiz şirketi olan SciSports, futbol yıldızlarını bulmak için yapay zeka (AI) kullanıyor. Artık futbolcular 50 milyon ABD dolarından fazla anlaşma imzaladığına göre, menajerlerin ve kulüplerin imzalamadan önce oyuncular hakkında mümkün olduğunca çok şey öğrenmesi gerekiyor. Hollandalı SciSports şirketi, takıma tavsiyelerde bulunur ve tek bir oyuncunun takımın performansı üzerindeki etkisini belirlemek, oyuncunun büyümesini izlemek, oyuncunun potansiyel pazar değerini belirlemek ve oyunun sonucunu tahmin etmek için çözümler geliştirir. SciSports, SAS®ViyaTM ve SciSport'un BallJames atış sisteminin çeşitli işlevlerini birleştirerek geliştirme açısından SAS ile işbirliği yapıyor ve 3D görüntülerden oyuncu hareketleri hakkında veri elde etmek için görüntü nesnesi algılama teknolojisini kullanıyor. Çekim sistemi görüntüleri gerçek zamanlı olarak yakalayabilirken, SAS'ın yapay zeka (AI) işlevi, oyuncu hareketleri üzerinde veri modellemesi gerçekleştirebilir ve ardından elde edilen verileri aynı ligdeki diğer oyuncularla karşılaştırarak ortaya çıkan yıldızları veya küçümsenen oyuncuları keşfedebilir. .

Geleneksel işletmelerde SAS, otomobil satıcılarının ve otomobil kredisi kurumlarının verimliliği artırmasına yardımcı olmak için finansal teknoloji şirketi TruDecision ile de çalışıyor. Verimlilik, otomobil satıcıları ve otomobil kredisi kurumları için çok önemlidir ve iş modellerinin dönüşümü, verimliliği artırmalarına yardımcı olmak için en son veri analizini kullanmak için iyi bir fırsattır. Bayiler, müşteri bulmak için büyük miktarlarda para harcıyor, ancak birçok müşteri otomobil kredisi almaya uygun değil. Araç kredisi başvuruları işlenirken, kredi verenler, yüksek maliyete rağmen koşulları karşılamayan az sayıda müşteri bulabilirler. TruDecision, SAS®ViyaTM ürünlerinin kullanılmasıyla, şirketin artık otomobil kredisi kurumları veya otomobil bayileri müşterilerle buluşmadan önce gerçek zamanlı olarak güçlü kredi analizi yapabileceğini, böylece birim maliyetlerini% 40 azalttığını ve müşteri arama sürecini tamamen değiştirebileceğini söyledi. .

TruDecision'ın ABD'deki yan kuruluşu Integrated TruDecision aracılığıyla, SAS®ViyaTM ürünlerini dağıtmak için Hollanda'daki SaasNow'un bulut dağıtımı self servis portalını kullandığı anlaşılmaktadır. SaasNow, bulutta SAS®ViyaTM ürünleri sağlayarak, şirketlerin daha düşük bir maliyetle işlerini hızlı bir şekilde başlatmaları için ürünün yüksek düzeyde ölçeklenebilir hizmetlerini kullanmalarına olanak tanır.

Stuart Nisbet ayrıca Titanium Media'dan bir muhabire, şu ana kadar SAS platformunun tüm veri analizi yaşam döngüsünü kapsadığını söyledi. Saa'nın SAS platformuna geçişi, verilerden hızlı bir şekilde değer elde etmek için kullanıcıların veri analizi yaşam döngüsünün (veri keşfinden veri modeli dağıtımına kadar) tüm aşamalarında sorunsuz bir geçiş sağlamasına yardımcı olabilir.

2017 yılı sonu itibarıyla SAS platformu, SAS platformunun yerleşik yapay zeka işlevi, entegre etkileşimli arabirim, SAS veri hazırlama, SAS görsel metin analizi, SAS görsel analizi ve SAS Cloud aracılığıyla ürün geliştirmeye altı yeni işlev ekledi. , Amazon Web Services, Microsoft Azure ve SaasNow, vb. Bulut dağıtımı için.

Bu noktayla ilgili olarak SAS İcra Kurulu Başkan Yardımcısı ve Baş Teknoloji Sorumlusu Oliver Schabenberger, geçmişte "SAS Forum China 2017" de SAS Viya'nın güçlü açıklığını vurguladı ve şunları söyledi: SAS Viya daha akıllı verileri destekleyebilir. Buluta hazır, yüksek performanslı açık çerçeveler ve platformlar, klasik makine öğrenimi ve modern makine öğrenimi dahil olmak üzere makine öğrenimini destekleyebilir. SAS'ı genişletir ve kendi kendine yetebilir. Bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti veya yapay zeka, bilişsel bilgi işlem, uç bilgi işlem ve blok zinciri gibi teknolojiler olsun, pazardaki çeşitli eğilimleri algıladığımız için SAS Viya'yı oluşturduk. "

Stuart Nisbet, veri analizi alanında yıllarca süren yoğun çalışmalarla şunları düşünüyor: "Şu anda yaşadığımız dünya yüksek bir zeka düzeyine yükseltiliyor. Zeka, Nesnelerin İnternetine girecek ve tüm analiz yaşam döngüsü boyunca çalışacak. SAS, yapay zekayı benimsiyor ve ürün portföyü ve çözümlerinde. Makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yenilikçi teknolojiler, ekonomik büyümenin analiz edilmesine yardımcı olmak için Çin'de yerleşiktir. "

Geleneksel Çin işletmelerinin dijital olarak yükseltilmesine yardımcı oluyoruz

Şu anda, sanayileşme ve sanayileşmenin entegrasyonunu güçlü bir şekilde teşvik etmek, "Çin Malı 2025", "İnternet +" ve "Girişimcilik ve Yenilik" gibi ulusal stratejilerin tanıtımını koordine etmek ve büyük ve küçük işletmelerin entegrasyonu ve gelişiminin kilit aşamasını gerçekleştirmek ülkede bulunmaktadır. Şu anda, İnternet'in geleneksel işletmeler gibi çeşitli alanlardaki kapsamlı penetrasyonu ve derin entegrasyonu, mevcut endüstriyel yapıyı kırdı, ekonomik ve sosyal kalıpları derinden değiştirdi ve bulut bilişim, büyük veri, blok zinciri ve yapay zeka gibi birçok yeni iş formunu doğurdu.

SAS, böylesine olumlu bir ortam ve politika rehberliği altında, veri analizi alanındaki 42 yıllık uzmanlığı ve tecrübesiyle Çin'in dijital ekonomi inşasına, birçok alanda kurumsal dönüşüme ve üretim yükseltmelerine ve diğer önemli ekonomik gelişmelere ve değişikliklere etkin bir şekilde katıldı.

"Geçen yıl, SAS Çin, altı yıl üst üste çift haneli hızlı büyümeyle kayda değer sonuçlar elde etti. Geleneksel finans sektöründe istikrarlı büyümeyi sürdürmenin yanı sıra, hükümet işbirliğinde de atılımlar yaptı. 2017 yılında, SAS Dünyanın önde gelen analiz teknolojisini Çin'in ekonomik gelişimi ile birleştirmeyi ve yenilik yoluyla endüstriyel yükseltmeyi teşvik etmeyi taahhüt eden Shenzhen Belediye Hükümeti, Guiyang Belediye Hükümeti, Gui'an Yeni Bölgesi ve diğer devlet kurumları ile art arda uzun vadeli stratejik işbirliği kurduk. " SAS Greater China Başkanı Bay Wu Fushi, Titan Media'ya şunları söyledi: "SAS, 2018 yılında Çin pazarını derinleştirmeye ve 40 yıllık reformdan yararlanmaya devam edecek ve ara bağlantı ve veri gücüyle akıllı bir dünya daha da inşa etmeye başlayacak."

SAS Greater China CEO'su Wu Fushi

Şu anda Çin'in geleneksel işletmeleri, özellikle de geleneksel imalat endüstrisi, dijital dönüşümde hala birçok sorunla karşı karşıyadır.Bir yandan, ekipmanların% 80'i internete bağlı değil ve ekipman sayısallaştırma seviyesi düşük. Çin'in imalat endüstrisinin genel seviyesi, birçok eski ekipman ve düşük dijitalleşme ile 2,0'dan 3,0'a geçiş aşamasındadır. 2017'de, Çin'in endüstriyel işletmelerinde belirlenen boyutun üzerindeki üretim ekipmanlarının dijitalleştirme oranı% 44,8 ve dijital ekipman ağ oluşturma oranı% 39,0 idi.Sensörlerin kurulumu vb. Ekipman ağını gerçekleştirmenin yolu, endüstriyel İnternet platformunda veri toplamada zor, yüksek maliyetli ve düşük verimliliğe yol açmıştır.

Bu nedenle SAS, Nesnelerin İnterneti departmanını oluşturdu.Ar-Ge ve pazarlama uzmanlığını entegre ederek, son veri analizi sağlamaya odaklanmaya devam ediyor ve böylece müşterilerin Nesnelerin İnterneti yatırımının katma değerini büyük ölçüde artırıyor.

Yalnızca geçen yıl, SAS ve IoT ile ilgili gelir% 60 arttı. IDC'ye göre 2020 yılına kadar IoT analitik pazarı 23 milyar ABD dolarının üzerine çıkacak. O zamana kadar, büyük miktarda veri üretecek 20,4 milyar IoT bağlantılı cihaz olacak. Yalnızca SAS olay akışı işleme gibi yenilikçi teknolojilerin kullanılması bu fırsatı yakalayabilir, bu nedenle yazılım 2017'de büyük bir büyüme ivmesi getirecektir. SAS ayrıca benzer bir dolandırıcılıkla mücadele yönetimi departmanı kurmayı planlıyor.

Stuart Nisbet ayrıca Titanium Media'ya 2018'de SAS'ın yapay zekayı tüm SAS ürün portföyüne yerleştirmek için büyük yatırım yapmaya devam edeceğini söyledi. SAS ayrıca müşterilerin işlerini ve çevremizdeki dünyayı değiştirmek için yapay zekayı anlamalarına ve uygulamalarına yardımcı olmak için bir mükemmellik merkezi kurmayı planlıyor. Örneğin finansal hizmetler alanında, yapay zeka yardımıyla doğal dil işleme, müşterilerin yeni hizmetlerin kilidini açmasına ve işletmeler için gelir kaynakları oluşturmasına yardımcı olabilir. Enerji alanında, yapay zeka tarafından uygulanan derin öğrenme araçları, yenilenebilir enerji yatırımlarından elde edilen getiriyi en üst düzeye çıkarmak için rüzgar çiftliklerinin düzenini optimize edebilir.

Büyük veri yetenek eğitiminin olumsuz yönleri göz önüne alındığında, SAS, yeteneklerin veri analizi endüstrisinin en önemli varlığı olduğuna sıkı sıkıya inanmaktadır. Sadece "bilginin gücünü" kullanmakla kalmamalı, aynı zamanda "iyi veri" uygulamalı ve eğitimle ilgili kurumların kaynak yönetimi yeteneklerini etkili bir şekilde geliştirmelerine yardımcı olmalıdır. Gelecekte, büyük veri yetenekleri daha kesin kaynaklar sağlayacak.

Şimdiye kadar SAS, Pekin Üniversitesi, Tsinghua Üniversitesi, Renmin Üniversitesi, Zhejiang Üniversitesi, Fudan ve Çin'deki diğer ünlü üniversiteler de dahil olmak üzere istatistiksel analiz ve ilgili bilimlerde 70'den fazla yüksek lisans derecesi ve 170'den fazla sertifika projesini desteklemek için dünya çapındaki üniversitelerle işbirliği yaptı. Ayrıca "Çin Üniversitesi SAS Veri Analizi Yarışması" beşinci yılına girdi.Yarışmanın ölçeği geçen yıl ilk üç yarışma alanı ve 55 takımdan beşinci ulusal 31 il yarışma alanına kadar genişledi. Çin'deki çeşitli il ve şehirlerden 1036 katılımcı ekip, bölgede, ölçekte ve katılımcı sayısında yeni rekorlar kırdı. Resmi olarak 2015 yarışma ödül töreninde kurulan SAS University-Elite Academy, bir grup olağanüstü veri analizi ve uygulama yeteneğini de geliştirdi. (Bu makale ilk olarak Titanium Media'da yayınlandı, yazar / Xu Youwei)

[Kar Dalgası Konferansı Önizlemesi]

Kar Dalgası Konferansı 30 Haziran - 1 Temmuz tarihleri arasında Çin'in Wuxi kentindeki Taihu Uluslararası Fuar Merkezinde gerçekleştirilecek. Bu konferans 3000 kişilik bir ana forum, düzinelerce alt forum ve yaklaşık 10.000 metrekarelik akıllı üretim teknolojisi sergilerinden oluşmaktadır. Tüm konular, yaklaşık 10.000 imalat şirketinin veri anketlerine ve 200'den fazla şirketle yapılan görüşmelere dayalı olarak, imalat şirketlerinin en endişeli konularına odaklanacak. Yapay zekanın bu salonda bir ısınma tartışması olarak imalat sektörüne iniş sahnesi, ankette üretici firmalar tarafından gündeme getirilen ortak bir sorudur.

Xuelang Konferansı, üretim ve teknoloji yerleştirme için bir platform yaratmaya kendini adamıştır.Üretim şirketleri yalnızca en son küresel teknoloji kaynaklarını tam olarak anlayıp bunlarla bağlantı kurmakla kalmaz, aynı zamanda kendi sorun noktalarını yayınlayabilir ve daha geniş bir yelpazede çözümler arayabilir; teknoloji şirketleri yalnızca kendilerini gösteremezler Üretim şirketlerinin ihtiyaçlarını anlayarak, teknoloji ürünlerimiz için çok sayıda üretim uygulama senaryosu bulabiliriz.