20 мая в Москве прошел ежегодный профессиональный форум по бизнес-аналитике SAS Forum Russia 2015. На тематических секциях и демо-стендах были представлены решения SAS для интеграции и очистки данных, управления данными на уровне организации, интерактивного исследования и визуализации данных, построения наглядных аналитических моделей, обработки потоковых данных, работы с большими данными, построения сети социальных связей участников делового процесса и других задач.
Открывая пленарное заседание, генеральный директор SAS Россия/СНГ Валерий Панкратов отметил, что со времени последнего форума выручка SAS от продажи лицензий в регионе увеличилась на 63%. Это свидетельствует о возрастании интереса бизнеса и управленческих структур к углубленной аналитике.
Программа форума была разделена на семь тематических и отраслевых секций: «Управление рисками», «Клиентская аналитика», «Борьба с мошенничеством», «Big Data», «Аналитика в госсекторе», «Аналитика в рознице», «Аналитика в ТЭК».
Среди заказчиков решений SAS для управления рисками – Центральный Банк РФ. На секции было представлено решение, которое регулятору удалось реализовать за последний год. На основе модели сетевого анализа ЦБ РФ выявляет системно значимые финансовые организации и оценивает их влияние на возможные системные потери в случае финансовых шоков – как после события, так и путем построения моделей «что если».
Информация из части источников (биржевые данные, данные от некредитных финансовых организаций и пр.) поступает в ЦБ РФ нерегламентированно – нерегулярно, по разным каналам и в разных форматах; некоторая информация дублируется. Стояла задача построения единого информационного пространства для оперативного доступа ко всем данным. С помощью серверов SAS ЦБ РФ регулятор получил доступ ко всей информации в режиме онлайн либо с минимальным запаздыванием и возможность оперативно интегрировать их с данными регламентированной банковской отчетности. Для интеграции разнородных источников данных используется SAS Integration Studio, данные хранятся в специализированном аналитическом хранилище в формате SAS. Некоторые расчеты выполняются по расписанию с помощью Scheduler Local Server. Статистический анализ, эконометрическое моделирование и прогнозирование выполняются с помощью решений SAS STAT, Forecast Server, Networking. Итогом становятся пользовательские отчеты.
Одной из тем секции «Big Data» стала практика использования информации о поведении клиентов в сети Интернет – на основе cookies-браузера и записей в соцсетях. Для этого применяются технологии текстовой аналитики, которые постепенно (пока еще факультативно) начинают дополняться анализом графов связей в соцсетях и перемещений клиента в Интернете. Соответствующие технологии SAS используются, например, банками для кредитного скоринга, борьбы с фродом, повышения отдачи от маркетинговых кампаний.
В числе Big Data-проектов для госсектора был представлен пилотный проект ФГУП «НИИ Квант» обработки больших объемов неструктурированных данных с использованием платформы Hadoop и аналитического инструментария SAS. Модельной задачей стал мониторинг информационного пространства Украины на основе материалов СМИ и соцсетей и анализ механизмов распространения информации. Для проекта было собрано около 4 млн текстовых материалов плюс использовались нагрузочные записи, суммарно 48 Тбайт. В макете, рассчитанном примерно на 20 пользователей, среднее время выполнения запроса составляло 1595 мс при размере ответа 600–2000 кбайт.
