Pull to refresh

Comments 14

Напишите несколько примеров кейсов (можно обезличенных) о том, как клиент купил ваше решение, что это было за решение (техническое описание, хотя бы краткое) и когда оно окупилось.… ну или стоимость решения и хоть какое-то обоснование выгоды, если результат вам не известен.
Добрый день!
В качестве быстрого комментария: вот ссылки на материалы форумов, где наши заказчики делятся опытом использования SAS и кейсами
SAS Forum Russia 2016 www.sas.com/ru_ru/events/sfr2016/materials.html
SAS Forum Russia 2017 www.sas.com/ru_ru/events/17/sfr-2017.html#pm

А детально рассказывать о кейсах — в наших последующих постах в ближайшем будущем (мы для этого сюда и пришли).
Благодаря решению SAS для клиентской аналитики, ОТП Банку удалось за короткое время достичь поставленных целей. Простота интеграции SAS с системами банка для операционного CRM позволила реализовать проект в сжатые сроки – всего за несколько месяцев – и сделала возможным регулярное проведение автоматизированных кампаний, основанных на результатах углубленного анализа данных. Использование в работе новых статистических моделей позволило значительно улучшить показатели привлечения и удержания клиентов. Эффект был настолько заметным, что инвестиции во внедрение инструментов SAS окупились уже в течение первого года использования.
А вот со стоимостью сложнее, в открытых источниках очень мало информации.
30 июня 2016 года ВТБ провел закупку лицензий и технической поддержки программных продуктов SAS на период до 30 ноября 2021 года. Сумма сделки составила 529,3 млн рублей. Поставщиком выступит сам разработчик программного обеспечения — компания SAS Institute[1].
P.S. Используйте OSINT))
Высокая цена SAS это похоже неотъемлемая часть бренда :). Но для тех, кто реально хочет купить, могу сказать, что SAS пользуются и Микрофинанс, и Коллекторы и даже ВУЗы. Для каждого находится свое ценовое предложение. А кроме того, не нужно забывать про облака. Они точно спасут тех, кто не готов сразу сильно потратиться.
Наша история использования SAS началась с разработки DWH системы в 2010 году. При отсутствии опыта в ETL и при необходимости создания BI платформы, мы выбрали продукты этой компании. За это время мы приобрели достаточно знаний и разного опыта :)

Преимущества
  • SAS — это не только компания, это еще и 4GL язык программирования (SAS BASE). Поэтому всегда есть возможность расширить функционал готовых продуктов за счет собственноручно написанных програм.
  • Возможность создавать сложные статистические модели и графики, такие как «статистическое управление процессами» (SPC).
  • Некоторые продукты, такие как SAS Enterprise Guide очень удобны для работы с данными.


Из основных недостатков я бы выделил
  • Лицензионное соглашение и цена. Как уже было сказано, ПО достаточно дорогое. К тому же лицензионная модель предполагает «аренду» ПО, а не покупку. Каждый год мы платим определенную сумму за использование SAS. Возможно есть и другие модели, я не знаю.
  • В нашем проекте нам необходимо интегрировать данные из разных СУБД. В зависимости от типа данных, каждый «адаптер» необходимо отдельно лицензировать
  • Покупая SAS, возникает необходимость в администрации SAS сервера. Это можно поручить и другим фирмам, но мы делали все сами.
  • По нашему опыту, продукты SAS не всегда user-friendly и проигрывают в этом таким продуктам как PowerBI.


Ну и как итог — сейчас мы используем комбинацию SAS с PowerBI. Подготовку данных, связи между таблицами и.т.д мы делаем в SAS, а конечную презентацию и визуализацию в PowerBI. Учитывая рост популярности R, не уверен, что мы будем использовать SAS в будущем. Время покажет.
Очевидно, что десять лет назад и сейчас у людей совершенно разные представления о usability. SAS BI Server (который входил по умолчанию в DWH платформу) это был как раз привет из 2000-х. Потом ему на смену пришел Visual Analytics, а сейчас это вообще принципиально новая платформа SAS Viya, включающая не только VA, но и Visual Statistics, Visual Data Mining and Machine Learning, Visual Forecasting, Visual Optimization, Visual Investigator и т.п. Там с usability все гораздо лучше чем было и я надеюсь, что для пользователей эти продукты вполне на современном уровне. Кстати в SAS теперь можно писать и на R и на Python. Если хочется. На эту тему много ссылок. Например тут www.youtube.com/watch?v=jo7l2eMDKA8
Не всегда опенсорс такой как R можно использовать.
Банки используют SAS так как могут переложить часть правовых рисков на вендора.
К тому же в России как то подозрительно мало людей знающих R

Добрый день!
Вопрос/запрос про учебные материалы: в интернете можно найти миллионны учебных материалов и примеров по всему, что относится к программированию в sas (data step'ы, macro, proc'ы и пр.) и настройке платформы, с помощью которых можно более-менее разобраться и "въехать" с нуля. Но почти не находится полезных материалов (руководств, tutorial'ов для новичков) по работе в таких клиентах как Customer Intelligence Studio или с целыми solution'ами как Marketing Automation (врядли с помощью встроенного user guide'а можно разобраться в особенностях работы это ПО и как строить кампании). В результате осваивание новых инструментов в ситуации когда уметь и знать надо уже "вчера" проблематично. Да и не всегда есть возможность отправиться с работы на курсы. Есть ли планы по исправлению этой ситуации? Может в виде цикла статей на хабре? P.s. не стоит переводить учебные материалы на русский.

Короткие ролики есть на youtube. Например, как этот www.youtube.com/watch?v=R0DwYKefGEQ. Про выделение контрольных групп. Если посмотреть все ролики, то какое-то представление как с этим работать сложится. Но идея осветить какие-то интересные темы и на хабре правильная. Но это наверное должно быть не верхнеуровневый ликбез для новичков, а что-то гораздо более глубокое. Какие-то лайф-хаки по работе с решениями SAS. Основанные на опыте преодоления реальных трудностей в реальных проектах.
Действительно ли решение на платформе SAS не способно выиграть соревнования по машинному обучению?
Выигрывать соревнования гораздо проще на том софте, который разработан для выигрывания соревнований. SAS тоже конечно можно под это заточить, если найдется тот, кому это будет нужно. Но обычно SAS используют для другого. На сегодня SAS это промышленная аналитическая платформа, на которой реализован широкий спектр «готовых» аналитических решений для бизнеса. И используют его в первую очередь в реальных бизнес-процессах, для зарабатывания денег. Когда аналитика должна глубоко встраиваться в процессы организации и работать в постоянном режиме, в реал-тайме или близко к тому.
Какой вы знаете софт, разработанный для выигрывания соревнований?
Есть ли у вас оценки или замеры, на сколько «готовое» аналитическое решение, в среднем, получается хуже специализированного?
Мои знакомые написали целую обвязку для Python, которая автоматически и быстро делает в хакатонах кучу работы по генерации производных параметров, проверке разных гипотез, чтобы людям оставалось только поработать мозгами для выхода на выигрышную модель. Сделать среднюю модель на любом современном инструменте не так сложно, а вот модель-победитель это огромный предварительный труд и в какой-то степени искусство. У большинства организаций
Извините за дубликат. Какой-то сбой и комментарий сохранился только наполовину.
Мои знакомые написали целую обвязку для Python, которая автоматически и быстро делает в хакатонах кучу работы по генерации производных параметров, проверке разных гипотез, чтобы людям оставалось только поработать мозгами для выхода на выигрышную модель. Сделать среднюю модель на любом современном инструменте не так сложно, а вот модель-победитель это огромный предварительный труд и в какой-то степени искусство. У большинства организаций, по моему опыту, проблемы в области применения аналитики совсем не в точности моделей. Для них реально jini 0,5 и 0,8 примерно одно и то же. И эффект от применения моделей в этих организациях ограничен вовсе не точностью, а другими факторами.
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.