Необходимые условия для тестирования контроллера SAS
в этом разделе описаны задачи, которые необходимо выполнить перед тестированием контроллера SAS с помощью пакета Windows Hardware Lab Kit (Windows хлк):
Требования к оборудованию
Для тестирования контроллера SAS требуется следующее оборудование. Если тестовое устройство предлагает другие функции, может потребоваться дополнительное оборудование. чтобы определить, применяются ли дополнительные требования к оборудованию, см. описание теста для каждого теста, отображаемого для устройства в Windows хлк Studio.
За исключением тестового компьютера и контроллера тестирования, у всех устройств, участвующих в тестировании, уже должен быть логотип.
Один тестовый компьютер. тестовый компьютер должен соответствовать требованиям к Windows хлк, как описано в разделе Windows необходимые условия для хлк. Кроме того, компьютер должен соответствовать следующим требованиям к операционной системе.
для тестирования на Windows 8, Windows 7, Windows Vista или Windows XP:
Один процессор с двумя ядрами или эквивалентный
для тестирования на Windows Server 2012 Windows server 2008 R2, Windows server 2008 или Windows Server 2003:
Один четырехъядерный или эквивалентный процессор
Два идентичных контроллера SAS (тестовые устройства), если только тестовое устройство не является интегрированным контроллером.
Один адаптер моста PCI-to-PCI, если не применяются следующие условия.
RAID-контроллеры не могут помещаться в адаптеры моста PCI. Это может произойти, если контроллеры являются интегрированными контроллерами или контроллеры могут соответствовать только специально разработанным слотам.
Контроллер RAID разрабатывается и продается только для систем, которые не могут принимать полноразмерные адаптеры моста PCI-PCI, например серверы колонок.
Вы можете разместить один из RAID-контроллеров в слоте шины PCI, который уже находится за мостом PCI.
Если тестовое устройство является надстройкой RAID-контроллером SAS, выполните одно из следующих действий.
Два Жбодс SAS. Один JBOD должен иметь не менее трех жестких дисков. Другие JBOD должны иметь шесть жестких дисков.
Один JBOD SAS, включающий не менее шести жестких дисков и трех жестких дисков SAS.
Один JBOD SAS, включающий по крайней мере три жестких диска и шесть жестких дисков SATA.
Три жестких диска SAS и шесть жестких дисков SATA.
Один JBOD SAS с не менее чем шестью жесткими дисками
Шесть жестких дисков SAS
Если контроллер SCSI не поддерживает RAID, требуются следующие элементы:
Один жесткий диск SAS размером не менее 40 ГБ
Один жесткий диск SATA емкостью не менее 40 ГБ
Два расширителя SAS
Один расширитель ветвление SAS
Один загрузочный контроллер и жесткий диск с размером не менее 36 ГБ, если тестовое устройство не поддерживает загрузку.
Чтобы сертифицировать продукт для использования на серверах, тестовый компьютер должен поддерживать четыре процессора и не менее 1 ГБ ОЗУ. Эти возможности системы необходимы для тестирования функции перераспределения, состояния D3 и нескольких процессорных групп для устройства и драйвера. Вам не нужен компьютер, на котором на самом деле установлено более 64 процессоров для тестирования устройства. Кроме того, перед тестированием серверные системы, используемые для тестирования устройств или драйверов, должны установить Server Core. дополнительные сведения см. в разделе параметры установки Windows Server.
Если для тестирования устройств используется пул тестовых компьютеров, по крайней мере один компьютер в пуле должен содержать четыре процессора и не менее 1 ГБ ОЗУ. Кроме того, этот компьютер должен содержать устройство и драйвер, которые требуется протестировать. Если драйвер одинаков на всех компьютерах в пуле, система создает расписание для выполнения на всех тестовых компьютерах.
для тестов, которые не включают в себя драйвер для тестирования, например тесты жесткого диска, планировщик Windows хлк ограничивает тесты, проверяющие возможности перераспределения, состояния D3 и нескольких групп процессоров для запуска на тестовом компьютере по умолчанию. Необходимо вручную настроить этот компьютер для нескольких групп процессоров. Компьютер по умолчанию — первый тестовый компьютер в списке. Специалисты по тестированию должны убедиться, что первый тестовый компьютер в списке соответствует минимальным требованиям к оборудованию.
За исключением драйверов виртуализации по абзацам (как определено в документе « политики вхкп и процессы »), вы не можете использовать какую-либо форму виртуализации при тестировании физических устройств и связанных с ними драйверов для сертификации сервера или подписи. Все продукты виртуализации не поддерживают базовую функциональность, необходимую для передачи тестов, связанных с несколькими группами процессоров, управлением питанием устройств, функциональностью устройств PCI и другими тестами.
Параметр «несколько групп процессоров» необходимо задать значение размера группы процессоров для тестирования комплекта испытательного набора оборудования Windows Server 2008 R2 и более поздних версий драйверов устройств для сертификации. Это выполняется путем запуска BCDEdit в окне командной строки с повышенными привилегиями с помощью параметра/Set.
Ниже приведены команды для добавления параметров группы и перезапуска.
Ниже приведены команды для удаления параметров группы и перезагрузки.
Параметр целостности кода
функция безопасности на основе виртуализации (VBS) Windows Server 2016 должна быть включена сначала с помощью диспетчер сервера.
После того, как это произошло, необходимо создать и задать следующий раздел реестра:
Требования к программному обеспечению
Для тестирования контроллера SAS требуется следующее программное обеспечение:
Драйверы для тестового устройства.
последние Windows фильтры или обновления хлк.
Windows файлов символов. Они доступны на веб-сайте файлы символов.
текущий выпуск комплекта драйверов Windows (WDK).
Конфигурация тестового компьютера
Существует три возможные конфигурации для тестирования контроллеров SAS:
Если тестовое устройство является контроллером надстройки, поддерживающим RAID, используйте конфигурацию тестирования RAID-контроллера надстройки.
Если тестовое устройство является интегрированным контроллером, поддерживающим RAID, используйте встроенную конфигурацию тестирования RAID-контроллера.
Если тестовое устройство не поддерживает RAID, используйте конфигурацию тестирования, не относящуюся к RAID-контроллеру.
Перед тестированием контроллера SAS в любом из трех сценариев использования убедитесь, что тестовый компьютер находится в состоянии Готово. Если для теста требуется задать параметры перед выполнением теста, откроется диалоговое окно для этого теста. Дополнительные сведения см. в разделе с конкретным тестом.
для некоторых Windows тестов хлк требуется вмешательство пользователя. При выполнении тестов для отправки рекомендуется выполнять автоматические тесты в блоке отдельно от ручных тестов. Это предотвращает прерывание выполнения автоматического теста ручным тестом.
Кроме того, Проверка автоматического проверки диска — это 72-часовой тест. Рекомендуется запускать этот тест в последнюю или на выходные дни, чтобы вы могли собираются и анализировать результаты из других тестов, не дожидаясь завершения этого теста.
При тестировании устройств хранения настоятельно рекомендуется выполнить все основные тесты для всех основных устройств перед запуском тестов хранилища. служба хранилища тесты повторно настраивают тестовое устройство, освобождая устройство в состоянии, которое не подходит для поддержки основных понятий устройств. Следующие конфигурации содержат шаги по созданию тома на тестовом устройстве хранилища. Это важно для выполнения основной части тестирования устройства (Девфунд).
Конфигурация теста RAID-контроллера надстройки
Чтобы настроить тестовый компьютер для тестирования контроллера SAS в конфигурации RAID для надстройки, выполните следующие действия.
После выключения тестового компьютера выполните следующие действия сборки:
Установите контроллер с поддержкой загрузки (а не тестовое устройство) и жесткий диск, если тестовые устройства не поддерживают загрузку.
Установите один контроллер тестирования (контроллер 1).
Установите мост PCI-PCI, если не выполняется одно из следующих условий.
RAID-контроллеры не могут помещаться в адаптеры моста PCI. Это может произойти, если контроллеры являются интегрированными контроллерами или контроллеры могут соответствовать только специально разработанным слотам.
Контроллер RAID разрабатывается и продается только для систем, которые не могут принимать полноразмерные адаптеры моста PCI-PCI, например серверы колонок.
Вы можете разместить один из RAID-контроллеров в слоте шины PCI, который уже находится за мостом PCI.
Установите второй дубликат контроллера тестирования (контроллер 2) в карточке моста PCI-to-PCI (или в мост PCI, если плата моста не требуется).
Подключите диски к тестовым устройствам в соответствии со следующей таблицей.
Тип контроллера
Контроллер 1
Контроллер 2
Один или три жестких диска SAS JBOD или 3
Один JBOD или шесть жестких дисков SATA, Соединенных расширительом ветвление между двумя расширителями ребра
Подключите оптический диск к системе, если он еще не подключен.
Включите тестовую систему.
Настройте системную BIOS для поддержки состояния S3.
Создайте RAID-массив размером 1 60 ГБ в массивах контроллеров 1 и 2 60-ГБ на контроллере 2.
Настройте массивы RAID в соответствии со следующей таблицей.
Многие материалы доступны для проверки статистической значимости. Этот блог дает вам краткое представление о том, почему, что, когда и как использовать статистический тест? Кроме того, этот пост является попыткой быстрого пересмотра использования этих статистических тестов. Значение p и гипотеза не обсуждались в этом блоге, и вы можете проверитьВот,
Зачем нам нужно много статистических тестов?
Например, мы хотим измерить вес мяча. У нас есть четыре устройства для измерения, такие как физический баланс, термометр, линейка и мерная колба. Какой из них мы выбираем? Очевидно, мы выбираем физическое равновесие. Не так ли? Предположим, мы хотим измерить температуру мяча? Затем выбираем термометр. Для объема, затем выбираем мерную колбу.
Теперь вы можете видеть, что в качестве переменной, которую мы хотим измерить, изменяется и устройство. Точно так же, почему у нас так много статистических тестов? У нас есть разные типы переменных и анализа. По мере изменения типа анализа меняются и статистические тесты.
Давайте возьмем другой пример. Предположим, Учитель хочет сравнить рост мальчиков и девочек в классе.
Так Учитель порождает Нулевую и Альтернативную Гипотезу. Вот,
Нулевая гипотеза (H0)→ Рост мальчиков и девочек одинаков, и любое различие между высотами случайно.
Альтернативная гипотеза (H1)→ Рост мальчиков выше, чем рост девочек, поэтому наблюдаемые различия между ростом реальны.
Как проверить эту гипотезу? Для этого играет роль критерий статистической значимости.
Что такое тест статистической значимости?
Это тест, который помогает исследователям или аналитикам подтвердить гипотезу. Другими словами, эти тесты помогают, является ли гипотеза верной или нет?
Есть много статистических тестов. Но мы увидим два типа в этом блоге.
Тест статистической значимости делится на два типа.
Следующий вопрос, когда использовать?
Выбор статистического теста
Как параметрические, так и непараметрические тесты имеют разные виды тестов (различные типы параметрических тестов были рассмотрены ниже), но как аналитик или исследователь выбирает правильный тест на основе дизайна исследования, типа переменной и распределения?
Приведенная ниже таблица содержит краткое изложение вопросов, на которые необходимо ответить перед выбором правильного теста. Справка: Университет Миннесоты. Ты можешь проверитьВот,
Что такое параметрический тест?
Используется, если информация о населении полностью известна посредством ее параметров, тогда статистический тест называется параметрическим тестом.
Типы параметрического теста
1) t-тест
T-тест для одного образца
T-критерий сравнивает разницу между двумя средними значениями в разных группах, чтобы определить, является ли разница статистически значимой
Давайте возьмем пример набора данных hbs2. Набор данных содержит 200 наблюдений из выборки старшеклассников. Он имеет пол, социально-экономический статус, этническое происхождение, такие предметы, как чтение, письмо, математика, общественные науки.
Здесь хотелось бы проверить, отличается ли средняя оценка письма от 50.
Здесь значение р составляет менее 0,05. Следовательно, среднее значение переменной записи для этой выборки студентов составляет 52,77, что статистически значительно отличается от значения теста 50. Мы пришли бы к выводу, что эта группа студентов имеет значительно более высокое среднее значение по тесту письма, чем 50.
t-тест для двух образцов
Он используется, когда две независимые случайные выборки происходят из нормальных популяций, имеющих неизвестную или одинаковую дисперсию. Он разделен на два типа
Независимый выборочный t-критерий используется, когда вы хотите сравнить средние значения нормально распределенной переменной, зависящей от интервала, для двух независимых групп. Другими словами, этот t-критерий предназначен для сравнения средних значений одной и той же переменной между двумя группами.
2. Парный t-критерий с двумя образцами
Он используется, когда у вас есть два связанных наблюдения (то есть два наблюдения на субъекта), и вы хотите увидеть, отличаются ли средние значения этих двух нормально распределенных интервальных переменных друг от друга.
Проверка письма и чтения
Значение р> 0,05. Приведенный выше результат показывает, что среднее значение чтения статистически не отличается от среднего значения записи.
2) Z-тест
Z-критерий представляет собой статистический критерий, в котором применяется нормальное распределение и в основном используется для решения проблем, связанных с большими выборками, когда частота больше или равна 30. Он используется, когда известно стандартное отклонение совокупности. Если размер выборки меньше 30, тогда применяется t-критерий.
В SAS proc t-test позаботится о размере выборки и даст соответствующие результаты. В SAS нет отдельного кода для z-теста.
3) Анализ отклонений (ANOVA)
Это набор статистических моделей, используемых для анализа различий между групповыми средними или отклонениями.
Односторонний ANOVA
Односторонний дисперсионный анализ (ANOVA) используется, когда у вас есть категориальная независимая переменная (с двумя или более категориями) и нормально распределенная переменная, зависящая от интервала, и вы хотите проверить различия в средствах зависимой переменной с разбивкой по: уровни независимой переменной.
В SAS это делается с помощьюПРОЦ АНОВА
Двухсторонний ANOVA
Здесь запишите в качестве зависимой переменной и женский и социально-экономический статус (ы) в качестве независимых переменных. Мы хотели бы проверить, написание отличается между женщиной и сес.
Эти результаты показывают, что общая модель является статистически значимой (F = 8,39, р = 0,0001). Переменныеженщинаа такжесесявляются статистически значимыми (F = 14,55, р = 0,0002 и F = 5,31, р = 0,0057 соответственно).
4) корреляция Пирсона (r)
Корреляция полезна, когда вы хотите увидеть линейную связь между двумя (или более) нормально распределенными переменными интервала.
Мы можем установить корреляцию между двумя непрерывными переменными чтения и записи в нашем наборе данных
Мы можем видеть, что корреляция междучитатьа такжезаписывать0,59678. Вычисляя корреляцию, а затем умножая на 100, мы можем узнать, какой процент изменчивости является общим. Пусть округление 0,59678 до 0,6, что при квадрате равно 0,36, умноженное на 100, составит 36%. следовательночитать акцииоколо 36% его изменчивости сзаписывать,
Я объясню Непараметрический тест в моей следующей статье.
SAS: мы анализировали данные и обучали модели задолго до того, как это стало модным
Наша аналитическая платформа работает в WalMart, Bank of America, Bank of China, Сбербанке, МТС. SAS как предмет преподают в МГУ, ВШЭ, МИФИ, МГТУ им. Баумана, МЭИ, МИИТ и других ВУЗах. А под катом — наша краткая история-знакомство, с которой мы хотим открыть наш блог на Хабре.
Кто мы такие
Компания SAS существует с 1976 г. Мы выросли из маленького проекта одного молодого профессора математики из Университета Северной Каролины. Началось все с небольших подрядов на статобработку данных Минсельхоза, которые он выполнял вместе со своими студентами.
Разумеется, стандартных решений для автоматизации тогда не существовало, поэтому большинство статистических функций профессор писал сам на языках С и COBOL.
В какой-то момент количество перешло в качество: вместо того чтобы просто выполнять определенные расчеты для своих клиентов, профессор решил продавать сами свои наработки по расчетам и другим клиентам, которым необходимо было работать с аналитикой и статистикой, а также строить математические модели. Так появилась компания SAS.
Сегодня мы работаем по всему миру практически во всех традиционных отраслях, где необходим анализ статистики. В круг наших партнеров входят банки и крупнейшие страховые компании, ритейлеры и производственные компании, энергетика и нефтегаз, ресторанные и гостиничные сети, а также самые разные госструктуры. На сегодняшний день мы обслуживаем более 83 000 клиентов по всему миру. В нашей компании работает 14 000 сотрудников, более 4 000 из которых заняты непосредственно разработкой ПО.
Мы имеем богатую историю работы и на российском рынке. Хотя официальная история SAS в России началась с 1996 года, первые крупные внедрения нашего ПО относятся к самому началу 90-х, а отдельные решения работали еще при существовании СССР.
Одним из первых крупных клиентов на российском рынке стал Альфа-банк, история работы с которым уходит в самое начало 90-х. Среди крупнейших российских клиентов можно упомянуть и компанию МТС, где мы создавали хранилище данных и систему обработки управленческой и аналитической отчетности. Общий объем хранилища составлял 30 ТБ, что на тот момент (более 10 лет назад) являлось самым большим хранилищем данных в РФ, а возможно даже и в Европе. Также наши технологии и решения активно используется в сфере железнодорожного транспорта и некоторых других отраслях российской промышленности.
Зачем мы здесь
Одна из целей нашего присутствия на Хабре – познакомиться с молодежью, развеять мифы о нас, в том числе главный – о недоступности SAS из-за высокой стоимости и прочих ограничений. Нет, у нас не все платное – вы всегда можете найти варианты бесплатного использования, в том числе для исследований и изучения; нет, у нас не все недоступное – в открытом доступе есть масса ресурсов; нет, у нас не все на английском языке – и мы обязательно будем работать над увеличением русскоязычного материала.
На каких рынках мы работаем
Мы активно работаем на банковском рынке, в число наших клиентов входят практически все крупнейшие банки. Наши решения используются в клиентской аналитике, целевом маркетинге, помогают обеспечить управление данными и подготовку управленческой и аналитической отчетностью. Одно из ключевых направлений — управление рисками, которое применяется в том числе для борьбы с мошенничеством.
Несмотря на изначальный скепсис в отрасли, мы успешно работаем со страховым бизнесом. У них главная проблема — это очень небольшой объем транзакционных данных по клиентам. Нормальный человек покупает полис и приходит только через год за следующим. Поэтому страховщики сомневались, можно ли извлечь из технологий машинного обучения какую-то пользу. Но капля камень точит. Пару лет назад плотину все-таки прорвало, и мы начали делать первые проекты. Самые перспективные направления для нас – борьба с мошенничеством и оценка потенциальной убыточности клиентов.
В последние годы мы активно выходим на рынок ритейла. В этой отрасли наши решения используются как в товарной аналитике (оптимизация цен, запасов, размещения на полках и пр.), так и в клиентской аналитике (все, что связано с персонализацией отношений с клиентами). Также аналитика дает реальный и быстрый эффект в таких секторах как логистика, медицина и сельское хозяйство
Сегодня потребности клиентов и рынка в аналитике развиваются чрезвычайно быстро, поэтому свои перспективы мы оцениваем с большим оптимизмом.
Ключевые требования
Однако не все так просто. Эффективность работы с аналитикой зависит от нескольких ключевых факторов, отсутствие которых способно испортить весь эффект.
Во-первых, для аналитики в первую очередь необходимо иметь адекватные и упорядоченные данные. В некоторых отраслях это не представляет сложности (банки, телеком), но в некоторых структурированность, да и просто наличие нужных данных – большая проблема (например, страхование, агробизнес).
Во-вторых, большую роль играет то, насколько руководство готово внедрять аналитику и использовать ее при принятии решений, причем основная проблема кроется даже не в затратах, а именно в готовности менять схемы работы. Много где руководство считает, что если их схемы работают уже двадцать лет, а эксперты раньше принимали нужные решения без всякой аналитики, то и менять ничего не стоит. В современном мире эта стратегия работает либо до первого крупного происшествия (мошенничества, неурожая и пр.), либо до тех пор, пока компания не начинает заметно проигрывать на рынке конкурентам, использующим современные технологии и схемы управления.
В-третьих, в компании должна быть команда аналитиков, которые будут работать с полученными данными. Такие команды тоже есть не везде, и в телекоме аналитики, математики, дата-сайентисты окажутся скорее, чем, например, в сельском хозяйстве. Впрочем, и здесь все меняется: с одной стороны, все больше предприятий понимают, что необходимо иметь собственное аналитическое подразделение, с другой – использование искусственного интеллекта позволяет аналитическим системам работать точнее и лучше подстраиваться под существующие условия, что повышает эффективность в конкретных задачах. Плюс системы стали проще для пользователя.
Наконец, сейчас широко распространяется аутсорсинг, когда собственно работу аналитиков берут на себя партнеры, а заказчик получает готовые для понимания и использования аналитические данные. Например, часто в начале сотрудничества мы работаем в качестве внешних аналитиков (по модели RaaS), и клиент получает эффект и понимание, что и как работает, какие направления следует развивать, а какие – нет. Это поможет ему при формировании своей команды или же подтолкнет принять решение продолжить работать на аутсорсе.
Что мы делаем
Наша аналитическая платформа имеет очень широкую функциональность. В круг ее возможностей входят разведочный анализ, подготовка данных, классическое прогнозное моделирование и машинное обучение, прогнозирование на основе временных рядов, оптимизация, и много чего еще.
Все блоки и решения мы разрабатываем сами. Поэтому мы понимаем, что и как работает и как взаимодействует между собой – у нас нет сложностей с согласованием работы различных компонентов и решений между собой. При этом блоки работают на единой платформе управления метаданными и имеют в основе общий язык программирования SAS Base.
Один из наших приоритетов – интегрировать наши решения в рабочие процессы и схемы принятия решений в компании. Дело в том, что если аналитика и данные существуют отдельно, «в вакууме», эффективность их использования существенно падает. Кроме того, без нормальной бесшовной интеграции очень велик риск операционных ошибок. А такие ошибки очень сильно бьют по доверию к аналитике и моделям.
Для встраивания аналитики в бизнес-процессы в SAS предусмотрен целый стек технологий. Интеграция на уровне данных (SAS Data Integration), интеграция на уровне потоков событий (SAS Event Stream Processing), интеграция на уровне запросов решений (SAS Decision Manager), интеграция на уровне управления жизненным циклом моделей (SAS Model Manager), интеграция на уровне разнородных аналитических инструментов типа R, Python, Scala (SAS Viya). В крупной организации, будь то банк, ретейлер, телеком или что-то другое, основная сложность — это огромное количество разнородных источников данных на разных платформах и СУБД, и большое число процессов, где требуется применение аналитики (потребителей аналитики), реализованных в разных системах.
Из новых приоритетов стоит упомянуть скорость. Сегодня многим нашим клиентам уже недостаточно получать данные и аналитику с задержкой. Время на принятие решения все сокращается, и во многих случаях данные требуются уже в реальном времени.
Естественно, что сегодня SAS работает не только по традиционной модели предоставления софта, но и предоставляет облачные сервисы. В самых разных форматах: SaaS (ПО как сервис), BaaS (бизнес как сервис – аутсорсинг аналитических процессов), RaaS (результат как сервис – реализация какого-либо законченного продукта для клиента под ключ, от разработки прогнозной модели, до формирования статистически обоснованной стратегии развития сети торговых точек, например).
Облачные сервисы востребованы больше не в банках, где все хорошо с данными, с деньгами, с аналитиками, а в других отраслях – страховании, ритейле, агросекторе, например. Клиенты в этих отраслях готовы привлекать внешних экспертов не только на этапе настройки, но и на постоянную работу. Еще один плюс облачных сервисов — отсутствие необходимости больших инвестиций в начале работы, что дает более быстрый выход на окупаемость и снижает риски убытков.
Как выбирают
Решения SAS выбирают крупные предприятия для серьезной работы, поэтому выбор решения занимает много времени и включает оценку широкого круга возможностей и параметров работы предлагаемых решений. При этом ключевым фактором для них является рост эффективности, который, как и точность принимаемых решений, в значительной степени зависит от точности используемой модели. Иногда заказчик даже устраивает своего рода соревнование – предлагает нескольким вендорам построить нужную ему аналитическую модель и смотрит, кто лучше справится с заданием.
Однако сама точность модели – фактор не постоянный. Она зависит от многих факторов, как относящихся к модели, так и внешних. Например, точность модели полностью зависит от корректности и адекватности предоставляемых в рамках тестирования данных. Иногда они есть, иногда нужные данные находятся в рассеянном виде и их нужно искать, собирать и приводить к единому формату, либо вообще приходится самостоятельно налаживать их сбор.
Также на первом этапе не всегда понятно, что к чему, какие есть особенности и главное, что именно нужно клиенту. Поэтому на первых этапах работы преимущество в точности часто получают усредненные модели, которые уже «из коробки» дают относительно высокую точность работы. Однако такая модель со временем скорее всего будет терять актуальность за счет того, что меняются условия работы предприятия и самого рынка. Это необходимо учитывать и либо вручную, либо автоматически адаптировать модель к меняющимся условиям.
При правильной организации работы (когда модель подстраивается под особенности работы клиента и рынка) точность модели в первое время будет расти по мере «тонкой настройки», накопления данных и пр. В одном из внедрений наша модель изначально показала результат хуже, чем у конкурентов, однако в кратчайшие сроки, набрав нужную информацию и адаптировав ее работу, мы вырвались вперед.
Мы уверены в своих решениях, и та статистика, что у нас есть, показывает, что клиенты нам тоже доверяют. Отток клиентов у нас не превышает 1%, очень часто менеджеры и клиенты, переходя в новую компанию, стремятся и ее перевести на использование наших решений. В России мы растем на 40% в год, что дает нам основания считать, что наши решения востребованы.
Что привлекает клиентов
Больше всего клиенты ценят то, что получают от SAS готовые решения. Наши решения позволяют не просто разрабатывать модели – мы можем встраивать их в бизнес-процессы компании. Очень часто именно эта возможность становится решающей при принятии решения об использовании именно нашего продукта. Потому что зарабатывать деньги на любых моделях или аналитике можно только тогда, когда они реально дают возможность принимать прибыльные бизнес-решения и повышать эффективность. Поэтому мы уделяем огромное внимание тому, чтобы наша аналитика была тесно интегрирована в бизнес-процессы компании. Но это не единственное наше достоинство.
Мы сами разрабатываем все свои продукты и решения, что обеспечивает единообразность и согласованную работу, в дальнейшем наши решения можно легко масштабировать или модифицировать. Наши решения тесно интегрированы между собой: мы предлагаем общую платформу, на которую можно «навешивать» разные модули. Благодаря этому степень риска при их внедрении гораздо ниже – клиенту не надо собирать в единую систему из чужих технологий и инструментов с неизвестным результатом. Можно сразу (и зачастую перед полноценным внедрением) оценить работу решения, составить предварительное впечатление.
В наши решения заложены накопленные нами знания и опыт в области решения конкретных аналитических задач, типовые бизнес-процессы, формы мониторинга и отчетности и т.д. Плюс, у нас нет «просто аналитиков», наши специалисты обладают предметными данными в конкретной области, что позволяет им лучше понимать ситуацию. В принципе, даже технические специалисты обладают знаниями и пониманием происходящих в отрасли процессов, что позволяет им более адекватно работать с данными.
Еще момент – скорость обработки данных. О высокой скорости говорят все, но чаще речь идет о каких-то специальных бенчмарках. Мы же имеем опыт реальных внедрений сложных решений с огромными скоростями обработки для таких компаний как WalMart, Bank of America, Bank of China, Сбербанк. Кроме того, у нас есть особая услуга: специальный дата-центр, имеющий 114 высокопроизводительных процессорных ядра, 3 ТБ оперативной памяти, 24 ТБ SSD емкости, который смонтирован в передвижном ящике весом в 120 кг. Мы можем поставить его у заказчика на пару недель, чтобы он смог проверить и оценить его работу. Да, и часто клиенты не хотят отдавать ее обратно.
Наконец, стоит отметить, что, хотя продукты SAS и стоят немало, для наших клиентов цены конкретных решений, как правило, не играют решающей роли – они больше смотрят на то, какие выгоды они получат от внедрения. Это может быть повышение рентабельности, снижение издержек или повышение скорости реагирования, что тоже повышает эффективность. Впрочем, если цена кажется излишней или заказчик пока не понимает, выгодным ли для него окажется использование наших решений, можно начать с облачных сервисов на платформе SAS – порог вхождения для них куда ниже, но при этом можно в полной мере оценить наши возможности.
Уже сейчас с решениями SAS работают ведущие предприятия во многих отраслях. SAS преподают в крупнейших вузах – спецкурсы, куда могут прийти все желающие, есть в МГУ, ВШЭ, МИФИ, МГТУ им. Баумана, МЭИ, МИИТ и др. Мы регулярно проводим набор на стажерскую программу, причем она расширена и на наших клиентов – всем нужны люди со знанием SAS.
Мы с радостью услышим ваши пожелания о темах, которыми нам лучше поделиться. Пишите в комментариях вопросы, мы с радостью ответим, в том числе, в будущих материалах.
