Термин  «большие»  почти полвека назад закрепили за составными системами, которые затруднительно было анализировать. Теперь уровень системного развития информационных технологий остановился перед необходимостью работы с большими объемами разнообразных данных, поэтому термин big data («большие данные») становится весьма популярным при представлении новых возможностей программных продуктов и систем.

Прошедшая в Москве пресс-конференция компании SAS и была посвящена теме «Большая Аналитика для Больших  данных». Внимание  к мероприятию  привлек ряд  обстоятельств. Во-первых,  назывались причины  интереса к проблеме  «больших данных»,  а именно заинтересованность  бизнеса в возможностях  IT  по их обработке. Во-вторых, был представлен круг задач, нуждающихся в подобных технологиях, что было продемонстрировано на примере работ по бизнес-аналитике, проводимых в  банке  ВТБ 24 и использующих решения, предлагаемые компанией SAS. В-третьих, определенный интерес для участников конференции  представлял продукт, с которым выходит  на рынок один из известнейших и старейших поставщиков аналитических решений, каковым является компания SAS.

Генеральный директор компании SAS Россия/СНГ В. Панкратов охарактеризовал суть  их  сегодняшнего корпоративного  видения аналитической обработки  информации,  а именно --  переход от получения простых отчетов к прогнозированию будущего состояния бизнеса и его оптимизации на основе допустимых моделей развития. В своих разработках SAS придерживается следующего толкования понятия «большие данные»:  это  стремительно растущий  многообразный объем информации -- тексты, структурированные таблицы, документы, сообщения электронной почты, SMS-сообщения,  данные измерительных приборов, видео,  аудио,  данные биржевых торгов и  другие. К компании предъявляются высокие требования по быстродействию их обработки, чтобы удовлетворять условиям управления функционирования бизнеса.

Вице-президент, заместитель директора финансового департамента ВТБ 24 С. Анохин отметил, что необходимость работы с  «большими данными»,  прежде  всего  связана с переходом от продуктовой модели развития бизнеса к клиент-ориентированной. При этом  подчеркивалась необходимость обработки данных, относящихся  к множеству  клиентов. Говорилось, что  объемы  этих данных  серьезно растут,  а значит, использование решений, предлагаемых компанией SAS, позволит  более полно описывать состояние и развитие бизнеса банка.

Руководитель направлений  аналитики  и  гарантирования доходов  компании SAS Россия/СНГ А. Свирщевский,  представляя концепцию  аналитики  «больших данных»  и реализацию в Grid-среде решений и программных продуктов для отраслей бизнеса, охарактеризовал основные этапы аналитической обработки информации.  Это определение  задачи;  подготовка,  исследование и преобразование данных; построение, оценка и применение модели, а также  оценка  мониторинга  результатов. Что касается пользователей, то это  -- бизнес- и  IT-менеджеры,  бизнес-аналитики и аналитики-математики.

К основным технологическим достоинствам своих решений и продуктов компания SAS относит то, что инфраструктура аналитической обработки включает возможности обработки в Grid-среде, в БД и в памяти. Первая включает кластер серверов, вторая различные БД и третья выполнение вычислений в ОП.

Продукт SAS  --  High-Performance Analytics  --  позволяет ставить задачи с учетом взаимодействий с миллионом клиентов, с тысячью анализируемых параметров и с различными аспектами анализа функционирования компании. При этом, например, построение моделей для анализа выполняется от 30 до 120 раз быстрее, что служит увеличению средней доходности компании в расчете на одного клиента до 1%.
Ряд прикладных решений на базе SAS High-Performance Analytics компания предлагает на рынке. Это SAS High-Performance Risks -- продукт для моделирования оценки рисков; SAS High-Performance Markdown Optimization и SAS High-Performance Marketing  Optimization --  для моделирования маркетингового поведения компании.

Руководитель направления платформенных решений SAS  Россия/СНГ Алексей Мещеряков представил продукт SAS Visual Analytics  --  для визуализации полученных результатов анализа данных, в том числе при использовании мобильных устройств.