2020年12月7日，SAS中国公司协办的2020 “黄埔杯”SAS中国高校数据分析大赛颁奖典礼在广州科学城会议中心成功举办。
颁奖典礼上，SAS中国研发中心总经理刘政谈到：“随着大数据与人工智能融合程度的日益紧密，对于正处于智能化变革的各个行业领域而言，现在不仅需要理论与实操相结合的‘应用型’人才，更渴求具备细分行业专业经验的‘交叉型’人才。推动新一代数据分析人才培养，驱动数字生态智能化发展，不仅仅是SAS，更是全球不同行业、不同企业都应履行的社会企业责任。”
7日，刘政接受TechWeb专访，结合SAS中国目前的市场情况以及未来研发方向进行了简短讨论。
TechWeb：SAS在国际上已经获得了广泛认可，您刚才也提到，中国企业的数据科学普及率还没有那么高，那么目前SAS在国内的市场情况如何，能否大概介绍下？
刘政：SAS在中国的发展，每年都有进步。
中国目前是全球第二大经济体，近年来发展也是有目共睹的，特别是技术领域的发展，更是处在世界前列。我们看其他国家的企业发展规律：软件占经营总成本是逐年上升的。以目前的经济形势和企业经营方法来看，国内对SAS一类软件的需求，还有巨大空间。
对于规模庞大的企业，软件成本只占很少比例，但效率提升巨大、回报丰厚，所以他们愿意使用SAS。而中小企业在这方面考虑就不一样。
SAS未来能否在国内适应中小企业的节奏，是我们目前主要的研发方向。
例如，SAS现在新开发的产品，基本上都支持云上服务。从购买我们的软件到租用云上的服务，能让企业更灵活的运用资金。
当然也有企业自建数据团队，采用开源软件，SAS的优势在于提供更简单易用的功能，减少了对数据专家、计算机专家的需求。
中国有很大的市场，我们还要努力。
TechWeb：您刚刚提到的“上云”过程，除了云端化，在产品的功能或者是符合的这些应用领域方面，在研发上有哪些相应的调整？
刘政：研发调整的最大一块，就是要产品更适合“云发布”。之前的研发，可能以半年、一年为更新单位。现在只要有新功能，就可以在线发布。产品模块化后，新旧功能可以互不影响。
另一点，SAS的数据分析平台，都是以原生云为平台。在平台基础上，有各种算法可调用，例如机器学习、计算机视觉、文本分析等方法，当然还包括数据挖掘、客户关系管理、风险分析的，各种应用，都是基于云上的产品。想用哪个，可以单独租，使用时长、硬件调用也可灵活选择。
TechWeb：目前，商用软件和开源软件在成本上有很大差距的。您认为学校、企业选择商用软件的关键因素是什么？
刘政：我们鼓励老师、学生用开源软件，因为这样可以从底层研究数据分析的方法。而商用软件对于大型企业更保险、功能更强大，更高效且更省钱。例如金融行业，银行依赖数据分析提供可靠结论，作为贷款等业务基础，
当涉及成熟业务，开源软件就有相对局限性，况且人力成本可能还要比软件更贵。
作为高校来说，我们鼓励学生多方向发展，多学新的东西，尝试亲手来做，才知道它的运行逻辑，了解来龙去脉，才能做创新。
TechWeb：现在国内主流数据科学课程逐渐接受SAS等商用软件，也会考取相应的证件，您认为未来SAS和学生、企业是种怎样的长期合作关系？数据工程师个人应如何维持自身竞争力？
刘政：SAS正在和大学合作，提供免费软件、开设课程，如果学生的学位课程中，两门课使用了SAS软件的话，那么学生在毕业后就可以拿到SAS认证。
对客户而言，我们考虑更多的是提供给他们合适的产品。例如，跟大家去聊反欺诈、反洗钱怎么做，如何应对金融风险。这些业务方面，SAS可以说是积累四十几年的经验，服务过世界上许多大小银行、公共事务机构。未来这些丰富的经验可以传授到中国企业，帮助他们更快地与世界接轨。
我们近期招来一位培训师，准备明年制定一个详尽的培养计划，希望能跟大学在师资培养方面有更深合作，让大家能够了解如何使用SAS产品。
个人而言，除了熟练地运用专业软件外，数据分析的核心竞争力还是需要数学领域的深入。
杨振宁在被问及为何能有如此成就时说：因为我数学比其他物理学家好。
数据科学亦是如此：如果你的数学拔尖，取得成果概率更大。
数据分析的可行方法并非一种，分析人员需要自己的思想，灵活应变。这对于个人和企业都有很高价值。如果想对你对所处行业、企业了解更深、对数据理解更深，就需要思维方式上进行锻炼。
当然，对于多数人而言，能够熟练使用软件，能对数据进行处理，就足够了，像刚才提到的银行信用评分，都是固定流程，不需要太高数学基础。不同行业对个人的能力要求不同。
