是的，大数据依然炙手可热。据市场调研机构IDC预测，2015年与大数据相关的软件、硬件和服务开支将达到1250亿美元。大数据蓬勃之时，分布式计算开源框架hadoop吸引了更多企业关注。
Hadoop兼具低成本、灵活扩展性和容错能力等特点，为企业带来了新的数据存储和处理方式，其生态圈也在不断成长。数据仓库协会(TDWI)报告显示，有51%的企业希望在2016年1月前将Hadoop实施到位。
分析——让Hadoop更强大
任何项目的的成功都取决于价值，而不是仅仅依赖数据量。Hadoop提供了经济的数据存储，下面便是分析技术大显身手的时候了。SAS大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent先生表示：“现在，分析软件能够很轻易地让很多人做到过去只有数据科学家才能做到的事情，比如建立很好的模型或对未来进行预测等。”
对于这些部署了大数据架构的企业，SAS公司已经做好准备，将大量且复杂的精密运算应用到Hadoop集群，基于普通的商用硬件，存储和处理大数据。SAS 支持Hadoop完成整个分析生命周期，包括数据访问和管理到探索、建模和部署，帮助企业在更短的时间内获取更多洞察。SAS独特的内存处理技术让分析尽可能地去靠近数据，避免数据移动造成的时间浪费。
SAS®从数据到决策的生命周期
高性能与可视化，大分析火力全开
SAS 将引以为傲的高性能分析应用于Hadoop，激发大数据的真正价值。SAS高性能分析消除了目前常见的分析工具在处理大数据时所存在的局限，同时也消除了现有计算资源所带来的计算能力限制。在分布式的内存计算环境中，SAS高性能分析通过支持复杂的分析运算，帮助企业进行数据准备、探索、针对多种场景进行建模，并以近实时的方式获取分析结果。
Paul Kent指出：“高性能分析技术是一个很重要的引擎，能够处理更大集群的数据，更快地得出结果。但是我们也非常关注用户界面友好，令用户使用方便。”SAS除了在运算上实现突破，还在交互式界面上寻求用户友好度的最大化提升。数据可视化是SAS软件非常重要的组成部分。SAS®可视化分析(SAS® Visual Analytics)自2012年推出以来，迄今在全球已经拥有了超过2000个安装点。该产品在商业智能和分析可视化、移动商业智能和与Microsoft Office的兼容集成等方面表现卓越。此外，SAS针对统计师、数据科学家和业务分析师推出SAS®可视化建模统计(SAS® Visual Statistics)。该产品将行业领先的分析技术、强大的内存引擎和直观的可视化界面相结合，将建模速度提升至前所未有的高度。数据科学家和分析人员可以随时对模型进行调整优化，发现、分析和评估新的业务机会。
向Hadoop注入SAS的能量
Hadoop 集群可以轻易地、并经济地扩展成千上万个节点，用以存储和处理结构化和非结构化数据。这种特性也被企业视为创造商业价值的新机遇，舆情监测是其中一个重要的应用领域。现在，越来越多的企业意识到社交媒体的重要性，并希望从中获取有效信息来支持业务发展。除了结构化数据，社交网络充斥着难以解析的文档、图片、视频和音频等非结构化数据。
LG电子在探索社交网络信息时，也面临着同样的困境。他们的做法是：在中国市场，LG电子针对微博、门户网站搜狐、Q Q等中国网民常用的社交媒体渠道进行数据搜集和分析，通常一年以内的数据都存储在其内部数据仓库，用于选择短期内数据检索分析。而超过一年以上的历史数据，都基于Hadoop环境进行抓取和分析。对于这些有待处理的非结构化数据，LG引入SAS文本分析技术，对数据进行有效的分类和挖掘，更准确地把握消费者情绪，用顾客的声音指导每一步行动。
SAS 与Hadoop生态系统中知名公司Cloudera和Hortonworks进行战略合作，使客户在受欢迎的Hadoop分布中有机会使用行业领先的分析技术。对于美国最具标志性的零售商之一梅西百货来说，Hadoop是大数据实践中的关键一步。梅西百货的电子商务部门——Macys.com选择 Cloudera来建立大数据平台。公司将该平台的Hadoop管理能力与SAS® Enterprise Miner™的分析能力相结合，更加深入地洞悉客户数据，精准地判断客户喜好，从而提升客户体验，帮助公司提升整体收益。此外，自动化报表的功能也帮助梅西百货大幅削减了工作时间，让分析团队拥有了更多精力，可以聚焦在更具有战略意义的工作上。
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