SAS公司聯合創始人兼CEO Jim Goodnight

有這樣一家神奇的軟件公司，從40年前創業伊始，就專注于創造數據分析的商用消費市場，為此開發了一整套軟件平臺以及230多種軟件產品，把深奧數學原理廣泛用于各類商業決策，讓沒有數學背景的人也能很容易用上數據分析。

這家叫做SAS的公司，最早起源于美國北卡羅來納州立大學1966年的一項研究，即開發數據分析軟件用于農業數據研究，那還是只有IBM大機的時代。40年后的今天，根據IDC的數據，SAS占全球高級和預測分析市場33.3%的份額，比前10名中其它9家相關廠商營收的總合還要多。

SAS公司創業40年來神奇地保持了持續增長，即使在2008年全球經濟危機時期也沒有裁員，2015年營收達到31.6億美元。由于堅持不上市，SAS得以每年投入25%左右營收到研發中，SAS北卡總部保持著大學校園的風格，幾乎每個員工都有自己的獨立辦公室！

2004年，SAS公司聯合創始人兼CEO Jim Goodnight被哈佛大學評為美國最偉大的商業領袖之一，同年他被Inc.雜志評為全美25名最具魅力創業家。2011年，Forbes發表文章稱Jim Goodnight為數據分析之王，當時SAS公司估值就超過了100億美元。

2016年5月，鈦媒體記者走進SAS北卡總部，希望能夠獨家揭秘這家神奇公司背后的故事。

40年前，從農業數據研究開始

SAS公司起源于北卡羅納州立大學在1966年到1971年間為農業數據研究而開發的一套方差與回歸分析軟件。1972年，該項目的主要參與者Jim Goodnight與后來加入者John Sall共同維持了軟件的開發，并在1976年組建了SAS公司。

Jim Goodnight也畢業于北卡羅納州立大學，先后獲得了統計學碩士和博士學位。在讀碩士期間，他對登月工程產生了深厚的興趣，碩士畢業后憑借出色的編程能力到一家公司工作，該公司為與Apollo太空倉聯絡的地面站提供設備。Apollo太空倉項目后，他回到北卡羅納州立大學完成了博士學位，隨后就參與了農業數據研究項目。

雖然今天才迎來了大數據和數據分析的大風口，但早在40多年前，由于Goodnight出色的商業領導力、深厚的統計學功底以及出色的編程能力，就已經開創了數據分析的商業傳奇。如今，SAS公司在59個國家和地區擁有超過1.4萬名員工，在全球149個國家分布著超過80,000家客戶，客戶包括2015年《財富》全球500強名單前100家公司中的91%。

　　SAS公司執行副總裁兼首席市場營銷官Randy Guard

“數據管理、數據分析和數據消費，這是SAS一直專注的領域。”SAS公司執行副總裁兼首席市場營銷官Randy Guard如是說。SAS目前的230余種產品從技術邏輯上主要分為五大類：底層的SAS Foundation，提供了諸如分布式數據管理、跨多數庫源訪問、數據可視化、數據挖掘和高級分析建模等核心數據處理功能；SAS分析服務器層，包括了OLAP服務器、存儲過程服務器等數據服務器功能；SAS基礎服務層，提供了基于Java的中間件；SAS應用服務層，為客戶端提供面向業務的查詢和報表服務；SAS客戶端服務則是一套基于Web的桌面界面。

目前SAS商用套件版本已經更新到9.4，另外還推出了面向不同技術需求的獨立軟件，以及一整套技術開發環境。在垂直行業方面，SAS從90年代開始就針對醫藥、金融、制造、電信以及人力資源管理等行業推出了應用解決方案，在每個行業還有更多細分產品，例如SAS銀行業解決方案就包括營銷與客戶體驗、風險與合規、欺詐與金融犯罪、分析、數據管理等20余種細分方案。

2016年SAS最新發布了面向云端和本地通用部署的平臺Viya，以跟進企業用戶IT系統的演進。SAS首席技術官及研發部門負責人Armistead Sapp說，Viya就是集合了過去40年經驗的新版本SAS，所有的數學模型都與之前一致，但計算方式則演變成了云計算的模式。

歷經了40年的積累，SAS始終走在時代的最前沿。今天的SAS有著其它新創數據分析公司無可比擬的優勢，就是過去40年從全球企業用戶的數據分析中吸取的實踐經驗和算法。

已打造了50余種超1億美元營收的產品

在SAS北卡總部的研發大樓里，有一個1億美元產品俱樂部紀念碑。在這個紀念碑上記錄著50余種創造了超過1億美元營收的產品名錄，這些是SAS公司的數學家、數據科學家和軟件工程師們共同創造的軟件產品，它們讓普通人很容易掌握數據分析思想、工具和解決方案。

　　SAS的1億美元產品俱樂部

Armistead告訴鈦媒體記者，SAS在選擇產品開發方向的時候，要判斷潛在市場體量、能否成為新市場的領導者以及現有客戶對新產品的期待程度，于是就有了客戶洞察、風險管理、欺詐及安全智能、績效管理、供應鏈管理等面向特定應用場景的產品以及金融、零售、制造、教育等行業解決方案。

SAS的研發管理是產品經理導向，產品經理要經常與客戶交流從而不斷了解新的用戶需求，還要與各種分析師溝通以了解競爭對手動向以及整體市場對產品功能的需求。產品開發經理把這些可行的潛在用戶需求帶回研發團隊，與現有的產品對比后，再做產品開發的決策。

在SAS公司的1億美元產品俱樂部中，既包括了平臺型軟件產品，也包括了面向垂直行業的解決方案，還有針對微軟Office平臺的分析產品以及為蘋果開發的軟件產品JMP。在過去的40年間，SAS軟件歷了從大型機到PC的演進，支持所有主流操作系統和計算架構。

1億美元產品背后還有SAS強大的專業能力。SAS既為專業用戶提供了SAS開發語言，也有Enterprise Guide這樣的圖形化界面讓普通用戶通過鼠標點擊拖拽就能完成數據分析工作。SAS軟件涵蓋了統計學、運籌學、計量經濟學與預測等全面的應用數學領域，提供了所有的實用數理統計分析方法以及機器學習和人工智能等高級算法，而且還在不斷吸收新的算法。

從15年前開始，SAS就開始了神經元網絡算法軟件的研究，2002年推出了文本挖掘產品Text Miner。近3年來，SAS也在著手深度學習算法研究，特別是近期的無監督學習算法。“這些是未來的重要趨勢。”Armistead說。

鼓勵創新的"快速失敗"方法論

SAS現有3500名研發人員，其中約350名位于北京研發中心，400-450名位于印度研發中心，約2000名研發人員位于北卡總部的三位研發大樓里。對于這樣一個龐大研發團隊的管理，SAS把研發人員分成了約192個研發小組，每組平均18人，最多有77人、最少有6人。

　　SAS首席技術官及研發部門負責人Armistead Sapp

Armistead保持每年與這192個研發小組至少兩次面對面的機會，用于了解每個研發小組的年度進展以及解決所遇到的問題。SAS對每個研發小組僅設置寬泛的KPI指標，每個研發小組都有自己需要負責的產品，而小組內部的研發人員則有自由度來嘗試新的想法。

SAS鼓勵面向創新的“快速失敗”方法論，即研發人員可以不斷發起各種新的嘗試，只是需要快速創新、快速失敗、快速開始下一個嘗試。比如，現在SAS就有研發人員嘗試在平板、電腦和手機等設備之間的無縫用戶體驗，也有研發人員嘗試用Go和Swift語言寫SAS軟件。

在研發方法論方面，當前SAS主要采用敏捷開發方式，以30天為一個迭代周期，一個產品開發周期最長能達12個迭代周期、最短為6個迭代周期，平均為9個迭代周期。SAS差不多從10年前開始采用敏捷開發模式，之前一直為傳統的瀑布流開發模式。

隨著現代計算架構進入到云計算時代，SAS也開始采用DevOps邊開發邊運維的模式。DevOps把在線軟件的迭代周期推進到周甚至到以天為單位，軟件的交付通過互聯網自動化的部署而無須人工干預。

SAS最新推出的Customer Intelligence 360就是第一款基于DevOps開發模式的軟件產品，目前包括SAS 360 數據探索（SAS 360 Discover）和SAS 360 互動營銷（SAS 360 Engage）兩個核心模塊，2016年內將推出更多模塊和功能。

在SAS總部工作了18年的技術專家魏繼法表示，企業非常注重數據安全和數據隱私，為此SAS在2006年左右開發了Model Manager分析模型管理工具，一方面便于管理用戶的分析模型庫，另一方面可把已有分析模型部署到企業數據庫里，而不需要企業把自己的數據導入SAS。

Armistead說，40年來SAS的成功秘訣在于聽取客戶聲音，以及為企業級用戶提供可擴展的數據分析解決方案，從而能適應大型企業的分布式計算環境和需求。

緊跟計算架構的演進

在SAS工作了14年的Oliver Schabenberger從2009年開始負責Analytical Server，這是當時對于多核分布式高性能計算架構的響應，Oliver現為SAS研發副總裁。之前的SAS軟件是單機單線程計算，Analytical Server從數據管理和計算層進行了隔離，可在單機24線程、多機群的分布式環境中，完成海量數據分析的任務。

　　SAS公司研發副總裁Oliver Schabenberger

對于SAS用戶來說，前端可以使用任何終端設備，包括網頁、瘦客戶端、筆記本、平板電腦、手機等，后端就是Analytic Server處理海量數據計算與分析，這也是SAS對于后來的云計算、大規模并行計算、分布式數據分析等的解決方案。采用了獨特算法的Analytical Server可以把大數據當成“小數據”來處理，這對于物聯網和可視化分析來說非常重要。

Oliver表示，SAS并沒采用Hadoop等現成的分布式計算開源軟件，而是自行開發了分布式并行計算架構，并加入了內存計算等技術。而這些技術的研發，也都是在客戶需求下促成的。比如金融機構需要分析成千上萬支股票的風險水平，這就是海量數據的計算任務，并且要在很快的時間內完成，否則對于金融機構來說就沒有實際的意義。

有了Analytical Server，SAS軟件可以不用提前預知每一次數據分析的意圖，而是在數據流動過程中快速完成數據分析，這就使得探索型數據分析成為可能。特別是Analytical Server能管理海量并行內存，這種并行式內存計算可實現實時探索型數據分析，尤其適用于物聯網。

在物聯網環境中，數據流動在前端移動設備上以及后端的服務器里。對于SAS來說，在前端有ESP（Event Stream Processing）解決方案處理實時流數據，在后端有Analytical Server處理海量并行計算。作為獨立產品的ESP，現在也被直接內嵌到Viya云服務架構中。

負責物聯網解決方案的SAS產品管理總監Jason Mann表示，ESP是SAS在過去的18到20個月內自主研發出來的流數據處理產品，其產品核心競爭力在于數據處理的能力以及模型的穩定性，可實現高速、小時間窗口及大規模的流數據處理，支付多種開源語言和多種數據源。

Oliver表示，SAS正在把數據分析和計算推向前端，更多也在流數據中完成數據分析和處理，而不是等數據回到后端數據中心才處理。現在智能手機的計算能力越來越強，可完成很多計算任務。數據流動是計算性能的首要殺手，因此要把計算能力推向數據。Jason Mann說，物聯網其實就是計算架構向邊緣計算的演進，把決策、分析和洞察推進到了設備端。

把數據分析當作一種信仰

作為在全球范圍內最早創造和推出商用數據分析產品和解決方案的公司，SAS還有一個非常重要的工作，那就是市場教育。數據分析并不能直接創造商業價值，而且分析結果有的時候甚至與直觀經驗相反。對于企業來說，投資數據分析，就是投資一種商業理念甚至是商業信仰。

　　SAS公司首席客戶官Fritz Lehman

32年前Fritz Lehman剛加入SAS公司，那個時候他年僅25歲，剛從學校畢業沒有多久。剛加入SAS公司時，Fritz主要幫助客戶解決使用SAS稅務報表產品問題，在那之后的很長時間都負責客戶關系管理。2015年12月，Fritz成為首席客戶官，這也是SAS首次設立這個崗位。

在過去25年，Fritz看到太多的企業不相信數據分析的結果。比如零售行業客戶采用SAS解決方案試圖預測季節性銷售的價格和產品，其中有一個零售商并不相信SAS的分析結果，因為他們已經做了40多年類似工作，認為自己了解一切，而SAS分析結果卻提供了新觀點。

“大公司不太容易接受數據分析及其結論，小公司就容易得多。最近10年誕生的技術公司，都是從誕生第一天開始就基于數據和數據分析，因此它們是數據分析的信仰者。但有了數據分析信仰并不能一定確保成功，還需要有一個好的商業模式。”Fritz說。

盡管Fritz是學教育專業出身，但他母親和姐姐都是數學分析專業的博士，加上32年的SAS職業生涯，不僅他自己也成為了數據分析專家，更重要是培養了數據學析的信仰。Frits表示，日本、韓國、新加坡等亞洲國家都非常注重效率，也很重視數學，因此十分相信數據分析。

作為SAS公司的首席客戶官，Fritz現在的主要工作是增進與客戶的溝通和互動，幫助企業更好的使用SAS的軟件產品，從而提升客戶滿意度。Fritz手下有4000多名員工，大部分以咨詢師為主，這些咨詢師分布在全球各地，在當地推廣數據分析的文化、建立數據分析的商業理念。

人才是永遠的財富

對于SAS公司來說，人才是永遠的財富和最關鍵的資產。因為一旦失去一個高端人才，需要用很長時間才能補充上。一支穩定的員工隊伍不僅是企業持續發展和增長的保重，也是SAS和數據分析文化的重要傳播者。

　　SAS公司人力資源副總裁Jenn Mann

SAS公司人力資源副總裁Jenn Mann說，SAS公司從一開始就是專注于數據分析技術與產品的公司，現在也是這一領域的全球市場領導者，SAS公司從開始到現在的一個重要工作就是數據分析教育和人才培養。

尤其是對于數據分析人才的培養，這其實需要數年的時間，包括從中學和大學教育開始就影響學生們的學生興趣和職業傾向。在SAS北卡總部園區內有一座中學Cary Academy，這是由SAS公司捐獻地皮修建而成，這所中學的特色之一就是數據分析課程。

SAS公司為大學提供了SAS軟件大學版和基于云計算的On-demand學術版，以免費軟件方式讓學生和教師們快速了解數據分析以及掌握使用SAS高級分析軟件。SAS公司還與美國50所高校合作推出了碩士及本科學位，并與全球100多所高校聯合推出了學位或認證項目。

自1999年推出SAS全球認證計劃以來，SAS已經在77個國家培養了超過9萬5千名專家和合作伙伴，在分析基礎、高級分析、商業智能、數據管理、平臺管理、合作伙伴技能等多個領域，提供了20余項全球性認證及證書。

2016年1月，SAS公司進一步推出了SAS數據科學家學院，設計了針對SAS認證大數據專家、SAS認證高級分析專家和SAS認證數據科學家三項認證的在線及集中培訓課程，把數據分析推向更為廣泛的人群。

SAS公司人力資源部負責高校關系和招聘的主管Kayla Villwock介紹說，公司為幫助大學畢業生更早進入SAS工作環境而推出了R3項目，特別是女性、少數裔和其它弱勢群體。通過該項目進入SAS工作的Charon Miller、Ashley Brown和Snigdha Kotta均表示，R3項目讓實習生承擔了正規員工的工作，這幫助大學畢業生提前進入工作狀態。

作為數據分析軟件公司，SAS為員工提供了技術型和管理型兩條職業發展路徑，讓高級技術人才也能獲得高級管理者同樣水平的回報。SAS北卡總部工作了12年的首席軟件性能工程師鄭大可認為，SAS公司吸引人才之處不僅在于薪水方面的回報，更重要的是SAS公司整體對于人才的尊重和支持，“在這里工作，身心都變得更健康了”。

2016年5月，美國Money.com和全球最大網上薪酬調查公司Payscale對美國350個行業的5400萬雇員進行了調研，調研結果顯示使用SAS分析軟件的能力是目前價值最高的職業技能之一，尤其是用SAS軟件進行數據挖掘和數學模型兩種技能的回報最高。

把數據做成一種藝術與科學的結合

成立40年來，由于堅持不上市，SAS公司有機會和能力做與其它公司迥異的事情。任何人第一次走進SAS北卡總部，都會被這個龐大而充滿了學術氣息和藝術氛圍的園區所震驚。SAS公司北卡總部園區占地900畝，現共有23棟辦公樓，在建第24棟辦公樓。在巨大的園區里，遍布了3000多種藝術品，包括室內外雕塑、室內壁畫、裝飾墻畫、陶瓷、攝影作品等。

　　Jim Goodnight收藏的礦石

由于Jim Goodnight對于藝術的熱愛，SAS公司花重金從外部收購了部分藝術品以及委托藝術家定向創作。SAS公司甚至有專職的藝術家員工，為公司創作各種藝術品。著名當代雕塑家Stephen Porter的Southern Bend、Micajah Bienvenu的Pi in the Sky II、Johanna Jordan的Quest等巨型鋼鐵雕塑作品，就矗立在SAS北卡園區，為園區帶來了無窮盡的靈感。

除了各類藝術品外，Jim Goodnight對于收藏礦石還有特殊的愛好，他除了利用自己到世界各地出差和旅游的機會收購礦石珍品外，還經常參加礦石博覽會“搜刮”珍奇藏品。Jim Goodnight的礦石藏品也擺在園區供人們觀賞。天然礦石奇特的造型和顏色，加上各類其它藝術品，往往讓人錯覺是來到了藝術院校。

SAS北卡總部園區還提供了很多“奢侈”的附屬設施，包括獨立的健身館、游泳池、餐廳、衛生所、幼兒及老人護理所、美容美甲店等，以免費或補貼方式為園區內4500名員工創造了極為寬松的工作環境，更不用說900畝地面上的綠色林區足夠員工跑團享用。

濃烈的藝術氛圍和寬松的園區環境，創造了藝術與科學結合的空間。在這里，統計學與數學原理不僅是科學，更是用軟件的方式對艱深科學理論的再創造，將之藝術化地轉換成直觀易用的數據分析工具和商業解決方案，以供各類商業用戶“消費”數據分析。

如今，隨著云計算、大數據和物聯網的興起，以及全球商業的數字化進程不斷深化，一個全球性的數據分析時代才剛剛開始。進入2016年，很多創造了神話的硬件公司以及傳統IT公司都紛紛遭遇增長瓶頸，有的甚至開始全面走下坡路，但從40年前就開始專注投入數據分析技術和軟件的SAS公司，憑借專業技術和人才優勢以及全球市場領導地位，才剛剛進入另一個嶄新的發展黃金期。