这家年收入超30亿却不愿上市的数据分析公司,正在用科技拉平世界

栏目: 数据库 · 发布时间: 4年前

内容简介:“技术公司有一条‘熬不过30年’的铁律。”92年图灵奖获得者Butler Lampson曾如此评价技术浪潮下昙花一现的商业红利。的确,短短三十年,技术圈已经经历了从数据写在纸上,到大数据、云存储,再到今天的机器学习、人工智能的时代,想要始终保持自身调性又持续营收,实属不易。

这家年收入超30亿却不愿上市的数据分析公司,正在用科技拉平世界

大数据文摘出品

记者:魏子敏

“技术公司有一条‘熬不过30年’的铁律。”92年图灵奖获得者Butler Lampson曾如此评价技术浪潮下昙花一现的商业红利。

的确,短短三十年,技术圈已经经历了从数据写在纸上,到大数据、云存储,再到今天的机器学习、人工智能的时代,想要始终保持自身调性又持续营收,实属不易。

但总有例外,比如,一家一直不愿上市的低调软件公司,不仅熬过了30年,还神奇地维持了40多年的营收持续增长。目前,这家全球收入最高的未上市软件公司SAS,在全球的客户超过83000家,包括政府、高校和公司。据彭博数据显示,该公司2018年的收入为32.7亿美元。

4月底,SAS在美国南部城市达拉斯,召开了2019全球论坛(SAS Global Forum 2019)。除了一如既往对数据分析的强调,SAS今年也向来自全球的3万名线上和现场用户,展示了其向人工智能时代挺进的决心,包括对计算机视觉等技术和对自动化建模 工具 的探索,而这些将带来一个更加“平”的世界。

这家年收入超30亿却不愿上市的数据分析公司,正在用科技拉平世界

图:4月28日至31日,数据分析软件公司SAS在达拉斯召开2019全球论坛(SAS Global Forum 2019)

投资10亿美元,挺进AI

在论坛召开一个月前,SAS就宣布“在未来三年内向人工智能领域投资10亿美元,以赋能数据分析相关行业及实体经济。”SAS称,这一投入将重点支持高级数据分析、机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉的研发,特别是教育赋能和专家服务。

“三年投入十亿美元,这其实并不是一笔特别大的投入。”SAS的创始人Jim Goodnight在采访中告诉大数据文摘记者,“毕竟SAS每年都会将收入的25%拿出来用于研发,这已经持续很多年了。”

事实上,SAS多年前就已经开始了人工智能的尝试,包括将AI与金融机构的反洗钱结合起来。除了银行,SAS今年还重点在医疗领域尝试了以人工智能为基础的数据分析。

在论坛的第一天的Keynote演讲中,SAS COO & CTO Oliver Schabenberger现场演示了医院如何通过计算机视觉和高级分析改善患者的诊断决策。

这家年收入超30亿却不愿上市的数据分析公司,正在用科技拉平世界

图:SAS COO & CTO Oliver Schabenberger在主论坛进行现场演示

事实上,两所荷兰医院,阿姆斯特丹联华电子和乌特勒支大学医疗中心(UMC)已经在采用相关的分析工具,以帮助确诊结肠直肠癌。

作为世界上第三大常见癌症,50%的结肠直肠癌患者的癌细胞会扩散到肝脏。使用SAS AI培训的模型,阿姆斯特丹UMC的医生能够更准确地识别对化疗反应良好并可以成为手术候选者的患者。

“我们目前正在将此技术用于结直肠癌患者,但未来它有可能被用于评估许多实体肿瘤类型,包括乳腺癌和肺癌”,阿姆斯特丹癌症中心临床主任,肝胆外科和移植专家Geert Kazemier说。

无代码时代第一步:让自动化编程工具进入行业

将机器学习算法与医疗等应用行业专家结合起来,这是SAS今年在全球论坛上强调的另一个重点。

“自动化建模工具是编程的未来”,SAS CEO Jim Goodnight在采访中表示。但是,不同于外界鼓吹的“自动建模工具比人工调参效果要更快更好”等论调,这位被业内亲切地称为“晚安先生”的统计学家并不愿意神话自动建模工具。

“其调参原理和准确性跟人类算法工程师没有什么差别,算法最大的优势就是能尝试更多模型,并且能节约更多时间而已。”

SAS最新版本的自动化算法平台可以自动比较数千种分析模型,来为给定的业务问题选择最佳结果。这可以让业务和管理人员也将可以像数据科学家一样,共同享受人工智能红利,并将其迅速应用在业内。

无代码时代来临前夕,人们对于自动化编程工具当然也存在一些疑惑,比如最常见的”可解释性“问题。

专访中,SAS COO & CTO Oliver Schabenberger告诉大数据文摘,关于技术“可解释性”的讨论已经存在十几年了,但是,现在对于这个话题的讨论更加重要,因为技术的应用到了一个新的层面和规模,从学习什么专业,到是否审批贷款,人们对于自动化决策的应用更广泛并且依赖更大,而模型也更复杂了。

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图:SAS COO & CTO Oliver Schabenberge接受大数据文摘专访

“第一步还是要让人们知道这个技术并且愿意去使用”,Schabenberger表示,之后再让业内专家逐渐了解模型部署的pipleline,让大家理解各种特征、调参等,这时候就可以讨论更加具体的问题,比如如何让模型在某个群体的表现更好?

“这是一个要一步步进展的事情”,而让AI等技术工具为业界非技术专家熟知,这只是SAS尝试的第一步。

让更多人学会编程,世界正被拉平

除了技术门槛的降低,SAS也致力于让更多人成为“技术专家”,或者说,从更年轻的时候。

4月28日,Jim Goodnight在开幕式上请来了一群特别来宾,来自达拉斯The Boys and Girls Club的小朋友,他们现场演示了如何使用被叫做CodeSnaps的编程工具——一只通过应用程序控制的机器球,这群小学生们可以通过使用命令代码、一个iPad、和简单的编程基础,完成对机器球的控制。

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图:4月28日,Jim Goodnight在达拉斯举行的SAS全球论坛上,与来自达拉斯The Boys and Girls Club的Jeneah Johnson一起演示她的编程成果。

这只机器球也出现在了接下来两天的SAS展厅中,小朋友们甚至用这只机器球完成了一场颇有趣味性的桌上足球。

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SAS表示,正在大力推广这一CodeSnaps套件,包括Sphero机器人球和安装了相关插件的iPad。

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Jim Goodnight很看好这种少儿编程项目,他用自己的教育例子告诉大数据文摘,儿童目前的识字和阅读等学习时间正在提前。“我在2-3岁就可以向我的女儿读简单的故事了”,他表示,类似项目能够让小朋友看到自己的编码能够产生什么样的效果,这有利于他们培养相关思维能力。

本次SAS全球论坛还请来了Girl's Who Code的创始人兼首席执行官Reshma Saujani,讲述了她通过非盈利组织女性编程社区,缩小技术性别差异的努力。

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SAS希望和类似的机构一起,赋予年轻女性计算机技能,让更多人平等的享受到技术的红利。

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