SAS系统实战解析：商业智能如何重塑企业决策链条

一、SAS系统数据分析的优势

SAS系统作为全球领先的数据分析软件，具有诸多优势。首先，它拥有强大的数据处理能力，能够处理海量数据，无论是结构化数据还是非结构化数据，都能轻松应对。例如，某大型电商企业每天产生的数据量高达TB级别，通过SAS系统，能够快速对这些数据进行清洗、整合和分析，为企业决策提供有力支持。

其次，SAS系统具备高度的灵活性和可扩展性。企业可以根据自身需求，定制化开发各种分析模型和应用。比如，一家金融机构需要开发一个风险评估模型，SAS系统提供了丰富的函数和工具，使得开发人员能够快速构建出符合业务需求的模型，并根据实际情况进行调整和优化。

此外，SAS系统在数据安全性方面表现出色。它提供了多层次的安全保障机制，包括数据加密、访问控制、审计跟踪等，确保企业数据的安全和隐私。这对于涉及敏感信息的行业，如医疗、金融等，尤为重要。

二、SAS数据分析的步骤

（一）数据收集

数据收集是SAS数据分析的步。企业需要从各种来源收集数据，如内部数据库、外部数据源、传感器等。例如，一家制造企业需要收集生产过程中的各种数据，包括设备运行状态、产品质量数据、原材料消耗数据等。这些数据可以通过企业的MES系统、ERP系统以及传感器网络进行收集。

（二）数据清洗

收集到的数据往往存在各种问题，如缺失值、异常值、重复数据等。因此，需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。SAS系统提供了多种数据清洗工具和函数，能够快速识别和处理这些问题。比如，对于缺失值，可以使用均值填充、中位数填充等方法进行处理；对于异常值，可以使用箱线图、聚类分析等方法进行识别和剔除。

（三）数据探索

数据探索是对清洗后的数据进行初步分析，以了解数据的分布特征、变量之间的关系等。SAS系统提供了丰富的可视化工具和统计分析方法，能够帮助用户快速发现数据中的规律和趋势。例如，可以使用直方图、箱线图、散点图等可视化工具展示数据的分布情况；使用相关分析、回归分析等统计方法分析变量之间的关系。

（四）模型构建

在数据探索的基础上，根据业务需求构建合适的分析模型。SAS系统提供了多种建模方法，如回归分析、聚类分析、分类分析、时间序列分析等。例如，一家零售企业需要预测未来的销售趋势，可以使用时间序列分析方法构建销售预测模型；一家银行需要对客户进行信用评级，可以使用分类分析方法构建信用评级模型。

（五）模型评估

构建好模型后，需要对模型进行评估，以确定模型的准确性和可靠性。SAS系统提供了多种模型评估指标和方法，如均方误差、准确率、召回率等。通过对模型进行评估，可以选择最优的模型，并对模型进行优化和改进。

（六）模型应用

将评估好的模型应用到实际业务中，为企业决策提供支持。SAS系统提供了多种模型部署方式，如Web服务、批处理等。例如，一家保险公司可以将构建好的风险评估模型部署为Web服务，供业务人员在线使用；一家制造企业可以将生产过程中的质量控制模型部署为批处理任务，定期对生产数据进行分析和预测。

三、SAS系统数据分析教程

（一）基础教程

对于初学者来说，首先需要学习SAS系统的基础知识，包括数据类型、变量、数据集、函数等。可以通过在线教程、视频课程、书籍等方式进行学习。例如，SAS官方网站提供了丰富的在线教程和文档，涵盖了SAS系统的各个方面；一些知名的在线教育平台，如Coursera、edX等，也提供了SAS数据分析的课程。

（二）进阶教程

在掌握了SAS系统的基础知识后，可以进一步学习SAS系统的高级功能和应用，如数据挖掘、机器学习、商业智能等。可以通过参加培训课程、阅读专业书籍、实践项目等方式进行学习。例如，SAS公司提供了多种培训课程和认证考试，帮助用户提升SAS系统的应用能力；一些专业的书籍，如《SAS数据挖掘技术与应用》、《SAS机器学习实战》等，也可以帮助用户深入学习SAS系统的高级功能。

（三）实践教程

学习SAS系统的最终目的是应用到实际业务中。因此，需要通过实践项目来提高自己的实际操作能力。可以选择一些实际的数据集，使用SAS系统进行分析和建模。例如，可以从Kaggle、UCI等数据集网站上下载一些公开的数据集，使用SAS系统进行数据分析和挖掘；也可以参与一些企业的实际项目，使用SAS系统解决实际业务问题。

四、SAS数据分析软件

（一）SAS Enterprise Guide

SAS Enterprise Guide是一款图形化的数据分析工具，适合初学者和非专业人士使用。它提供了直观的界面和丰富的功能，用户可以通过拖拽的方式完成数据处理、分析和可视化等操作。例如，用户可以使用SAS Enterprise Guide快速创建报表、图表、仪表盘等，展示数据分析结果。

（二）SAS Studio

SAS Studio是一款基于Web的数据分析工具，用户可以通过浏览器访问和使用。它提供了与SAS Enterprise Guide类似的功能，同时还支持多人协作和版本控制。例如，多个用户可以同时在SAS Studio中进行数据分析和建模，共享数据和代码，提高工作效率。

（三）SAS Viya

SAS Viya是一款新一代的数据分析平台，它采用了云计算、大数据、人工智能等技术，提供了更加灵活、高效、智能的数据分析和决策支持。SAS Viya支持多种数据类型和数据源，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等；它还提供了丰富的分析模型和算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。例如，企业可以使用SAS Viya构建实时数据分析系统，对业务数据进行实时监控和分析，及时发现问题和机会。

五、商业智能如何重塑企业决策链条

（一）问题突出性

在传统的企业决策过程中，存在着信息不对称、决策周期长、决策质量低等问题。例如，企业的各个部门之间往往存在着数据孤岛，信息无法共享，导致决策层无法全面了解企业的运营情况；决策过程需要经过多个环节，涉及多个部门和人员，导致决策周期长，无法及时响应市场变化；决策依据往往是经验和直觉，缺乏科学的数据支持，导致决策质量低，容易出现失误。

（二）解决方案创新性

商业智能通过整合企业的各种数据，建立统一的数据仓库和数据集市，实现了数据的共享和集成。同时，商业智能提供了丰富的数据分析和可视化工具，帮助用户快速发现数据中的规律和趋势，为决策提供科学的数据支持。此外，商业智能还支持实时数据分析和预警，帮助企业及时发现问题和机会，提高决策的及时性和准确性。

以观远数据为例，其核心产品观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用；BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析；BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）；BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

（三）成果显著性

通过商业智能的应用，企业可以实现决策的科学化、智能化和敏捷化。例如，一家零售企业通过使用商业智能系统，实现了对销售数据的实时监控和分析，及时发现了销售异常情况，并采取了相应的措施，提高了销售业绩；一家制造企业通过使用商业智能系统，实现了对生产过程的优化和控制，降低了生产成本，提高了产品质量；一家金融机构通过使用商业智能系统，实现了对客户的精准营销和风险评估，提高了客户满意度和盈利能力。

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。

观远数据的产品在实际应用中取得了显著的成果。例如，某知名消费品企业使用观远BI后，实现了跨部门的数据共享和协同分析，提高了决策效率和准确性；某互联网金融企业使用观远ChatBI后，实现了自然语言查询和智能报告生成，降低了数据分析的门槛，提高了业务人员的工作效率。

六、案例分析

（一）案例背景

某大型制造企业在生产过程中面临着质量不稳定、生产成本高等问题。为了解决这些问题，企业决定引入商业智能系统，对生产数据进行分析和挖掘，找出问题的根源，并采取相应的措施。

（二）解决方案

企业使用SAS系统构建了商业智能平台，整合了生产过程中的各种数据，包括设备运行状态、产品质量数据、原材料消耗数据等。通过对这些数据的分析和挖掘，企业发现了以下问题：

• 设备故障率高，导致生产效率低下。
• 原材料质量不稳定，影响产品质量。
• 生产工艺不合理，导致生产成本高。

针对这些问题，企业采取了以下措施：

• 对设备进行定期维护和保养，提高设备的可靠性和稳定性。
• 加强对原材料供应商的管理，确保原材料质量的稳定性。
• 优化生产工艺，提高生产效率，降低生产成本。

（三）成果显著性

通过商业智能系统的应用，企业取得了显著的成果：

• 设备故障率降低了30%，生产效率提高了20%。
• 产品质量合格率提高了15%，客户满意度提高了20%。
• 生产成本降低了10%，企业的盈利能力得到了显著提升。

本文编辑：豆豆，来自Jiasou TideFlow AI SEO 创作