SAS Institute研究所，1976年成立，總部位于美國北卡羅來納州卡瑞市。全球最大的商業分析軟件和解決方案提供商，全球最大的私有軟件公司。截止2020年底，全球用戶超過43000家，累計超過84000家，客戶包括2020年《財富》全球500強名單前100家公司中的91%，客戶遍布全球149個國家，在59個國家和地區擁有超過1.4萬名員工。2020年，SAS全球市場銷售收入達到30億美元，持續盈利45年。

SAS是全球唯一一家將領先的數據整合技術、智能存儲、分析方法論和商業智能應用完全集成在一個全面的企業智能平臺的廠商。SAS 提供高性能分析、人工智能 (AI)、商業智能和分析、云分析、客戶智能、欺詐和安全智能、個人數據保護、風險管理、中小型企業和供應鏈智能等解決方案及工具。SAS也提供了云端部署方案。

SAS業務領域遍及多個行業，包括汽車、銀行、通信、教育、金融服務、政府、健康保險、醫療保健提供商、酒店和娛樂、保險、生命科學、制造、媒體、石油和天然氣、零售和公用事業、互聯網、制藥等各個行業。SAS 在美洲、歐洲、中東、非洲 (EMEA) 和亞太地區開展業務。

SAS通過直銷或分銷模式向客戶銷售軟件及解決方案，以軟件租用方式按年向客戶收取費用。SAS頭部客戶產品復購率在95%以上。

客戶通過使用SAS的商業智能軟件，能夠從海量的數據中，挖掘出不易認知的各種聯系和模式，從而卓有成效地提升了企業對客戶消費行為、市場競爭、戰略管理、財務控制和公共管理的認知。幫助企業從運行數據中獲得商業規律和結論。

SAS是全球高性能分析與預測軟件市場第一、占據全球高性能分析與預測軟件市場份額高達27.9% （IDC 2020），并一直是IDC自1997年開始追蹤該市場以來的第一名；全球人工智能軟件平臺第三大公司（IDC 2020），僅次于IBM和微軟；唯一一家被評為Garter數據科學和機器學習平臺魔力象限領導者的供應商；SAS在全球連續多年拿到最佳雇主榮譽。SAS被稱之為世界500強背后的分析和管理大師。

一、SAS的技術和產品

SAS是全球唯一一家將領先的數據整合技術、智能存儲、分析方法論和商業智能應用完全集成在一個全面的企業智能平臺的廠商。

SAS擁有一整套軟件平臺以及230多種軟件產品，從技術邏輯上主要分為五大類：底層的SAS Foundation，提供了諸如分布式數據管理、跨多數庫源訪問、數據可視化、數據挖掘和高性能分析建模等核心數據處理功能；SAS分析服務器層，包括了OLAP服務器、存儲過程服務器等數據服務器功能；SAS基礎服務層，提供了基于Java的中間件；SAS應用服務層，為客戶端提供面向業務的查詢和報表服務；SAS客戶端服務則是一套基于Web的桌面界面。

研發人員約占SAS員工總數量的25%，SAS多年來研發投入占總營業收入的比例都在22~27%，是同行的2~3倍。堅持在研發上進行高比例投資，這是SAS引領分析創新、保持核心市場領先地位的訣竅。

目前SAS商用套件9.4版本推出了面向不同技術需求的獨立軟件，以及一整套技術開發環境。2020年SAS Viya全面云原生化形成最新的SAS Viya 4，代表了SAS的發展方向。

SAS 提供高性能分析、人工智能 (AI) 、商業智能和分析、云分析、客戶智能、欺詐和安全智能、個人數據保護、風險管理、中小型企業和供應鏈智能等解決方案和工具。

SAS已經成為眾多分析領域的領導者：人工智能、機器學習、數據科學、先進和預測分析管理、數據質量、數據集成決策、實時營銷、多渠道營銷、客戶分析、欺詐偵查和反洗錢、零售分析。2020年，分析機構在超過40份報告中認定SAS是行業領導者。SAS是唯一一家被評為Garter數據科學和機器學習平臺魔力象限領導者的供應商。

在垂直行業方面，SAS在眾多行業推出了應用解決方案，包括汽車、銀行、通信、教育、金融服務、政府、健康保險、醫療保健提供商、酒店和娛樂、保險、生命科學、制造、媒體、石油和天然氣、零售和公用事業、互聯網、制藥等各個行業。在每個行業還有更多細分產品，例如SAS銀行業解決方案就包括營銷與客戶體驗、風險與合規、欺詐與金融犯罪、分析、數據管理等20余種細分方案。SAS 在美洲、歐洲、中東、非洲 (EMEA) 和亞太地區開展業務。

圖-SAS Viya結構

未來幾年，SAS將全面基于Kubernetes的云原生分布式計算架構，拓寬SAS分析能力，SAS公司正在將自己再造成為云原生數據分析之王。

二、SAS全球市場表現

1、SAS全球市場總銷售收入分析

2020年度，SAS全球市場總銷售收入達到30億美元，比上年下降3.2%。自1976年至2018年，SAS以其獨特的持續創新和以客戶為中心的服務承諾連續42年實現銷售收入和利潤的持續增長，即使在金融危機爆發的2008-2009年惡劣的經濟形勢下，SAS全球收入達22.6億美元，比2007年的21.5億美元增加了5.1%。2019-2020年SAS銷售收入略有下降，但利潤仍保持增長。2021年上半年SAS實現了8.4%的營收增長。

2020年，SAS銷售收入受分析、人工智能、云、金融服務、詐騙管理、物聯網、風險管理等的積極影響。

圖-2006-2020年SAS全球市場總銷售收入（億美元）及增長率

數據來源：SAS年報

2、SAS銷售收入的應用行業構成

SAS是全球最大的商業分析軟件和解決方案提供商，全球最大的私有軟件公司。被稱為世界500強背后的分析和管理大師，業務領域遍及眾多行業，SAS在重點應用行業對開發了對應的解決方案或工具。SAS頭部客戶產品復購率在95%以上。

銀行、政府、保險、服務長期以來一直是SAS最大的應用行業。2020年，世界財富500強中前100名有91%是SAS的客戶。2020年，SAS銷售收入達到30億美元，其中：銀行貢獻9億美元占30%，政府貢獻5.1億美元占17%，保險貢獻3.3億美元占11%，服務貢獻3億美元占10%；生命科學在2020年發展迅速貢獻2.4億美元占8%，通訊貢獻1.5億美元占5%，醫療健康貢獻1.5億美元占5%，零售貢獻1.2億美元占4%，教育貢獻0.6億美元占2%，資本貢獻0.6億美元占2%。

在中國，SAS也是絕大多數頭部銀行的合作伙伴，中國業務增長主要集中在銀行業、保險業、政府業等行業，包括IFRS17、風險管理等領域。

圖表 4-2020年SAS銷售收入來源的應用行業結構圖

數據來源：SAS年報2020

與2016年相比，SAS行業收入結構變化如下:

行業收入占比前三名仍然是銀行、政府、保險，但與2016年相比，2020年這三個行業的占比都有所上升，收入有向這三個行業集中的趨勢。

收入占比下降較為明顯的是服務業、制造業、能源與公用事業，尤以制造業下降最為明顯。

圖-2016與2020年SAS銷售收入來源的應用行業結構對比

數據來源：SAS年報

圖表-SAS在全球重點應用領域的卓越表現

3、SAS全球銷售收入的區域分布

美國是SAS最重要的市場，2020年，美國市場銷售收入占SAS全球收入的50%，達到15億美元，美國市場收入連續5年以來都占總收入的50%左右。其次是歐洲中東非洲市場占36%，達到10.8億美元。亞洲市場占14%，達到4.2億美元。SAS在大中華區整體業績增長速度在整個亞太區位列第一，但亞洲市場占比并未因中國經濟的崛起而出現明顯的變化。

圖-2020年SAS銷售收入的區域分布

數據來源：SAS年報，2020

三、SAS中國市場表現

1989年SAS開始進入中國市場，2006年在北京正式成立賽仕軟件（北京）有限公司，SAS大中華區總部位于北京，并在上海、廣州、深圳、貴陽、無錫、南京、香港、臺北等地設有分支機構，還在北京設立了研發中心和用戶服務支持中心。SAS在華業務覆蓋商業智能和分析軟件及解決方案、智能領域專業咨詢服務、基于SAS解決方案的專業培訓和技術支持等。SAS中國的業務主要集中在金融（銀行、保險）、電信、政府、教育、醫療等行業。SAS正以在中國各地建設大數據或人工智能創新中心、舉辦高校數據分析競賽、實行高校認證項目等方式開拓和培育市場。

據賽迪CCID調查，SAS在中國的客戶超過370家，2020年SAS中國市場主體的銷售收入2.7億元人民幣，增幅遠超SAS全球市場。2020年，SAS中國區收入占全球市場總收入的1.4%，占亞洲市場收入的10%。根據IDC《2020年下半年中國商業智能軟件市場數據跟蹤報告》，在報告發布的“2020年中國商業智能軟件市場廠商表現”中，SAS軟件以4.3%的市場占有率位列第六，按此推算，2020年SAS在中國商業智能軟件市場的收入約1.6億元人民幣。

據賽迪CCID分析，在中國，SAS也是絕大多數頭部銀行的合作伙伴，中國市場業務增長主要集中在銀行業（占比56.6%）、保險業（占比18.0%）、制造（占比8.2%）、教育（占比5.7%）等行業。與SAS全球市場客戶的行業分布相比，中國市場缺少公共事業如能源電力等、缺少零售行業客戶。

據賽迪CCID分析，北京、上海、廣東是我國銀行、保險、基金的總部所在地，因此SAS的客戶大部分集中在這三地，尤以北京為主要,其中北京占比36.1%，廣東占比14.8%，上海占比13.9%，江蘇占比6.6%。

四、SAS的國產替代趨勢分析

1、“數字化+國產化”加速推進軟件國產替代

近年，隨著中美在科技領域的摩擦日益加深，加之新冠疫情帶來的各國對全球供應鏈安全的重新思考，軟件國產替代正在加速推進。

歐美是軟件的起源地，在工業設計、生產控制、商業智能等核心基礎領域，國外軟件巨頭幾乎完全壟斷了中國市場。中國工業化和商業化進程中積累的基礎數據和應用數據不僅無法得到合理利用，反而還會造成關鍵數據的向外流失。如果中國仍然嚴重依賴于國外軟件，那么在軟件訂閱模式的興起之下，各類生產和商業進程將更易受阻。因此，打破國外壟斷、突破“卡脖子”技術，實現基礎軟件和高端應用軟件的自主可控將是當前中國軟件業升級的首要任務。

2021年末，工信部一連發布五個有關“十四五”時期的發展規劃，涵蓋智能制造、兩化融合、軟件、大數據產業及數字經濟，既點明了軟件將在數字經濟中發揮更為重要的作用，也折射出在“十四五”時期中國軟件升級和國產化的方向。軟件升級將促進數字經濟與實體經濟的融合，成為中國數字經濟由虛向實的關鍵。開發適配于工業生產的軟件，則是一種對傳統資源及數據資源的高效整合，以數據的高乘數效應賦能生產，大幅提升制造業的生產效率。然而，長期以來中國的IT支出凸顯“重硬輕軟”問題，對軟件領域的投資相對不足，軟件市場價格長期受抑制?！?ldquo;十四五”軟件和信息技術服務業發展規劃》強調要支撐軟件價值提升，充分釋放“軟件定義”創新活力。這有望扭轉軟件價值長期失衡的局面，促使軟件企業獲得其應有的價值回報。《“十四五”大數據產業發展規劃》強調要在數據分析服務環節，著重推動多模數據管理、大數據分析與治理等系統的研發和應用。《“十四五”智能制造發展規劃》指出：要提高工業軟件技術水平和顯著提升市場競爭力，國內市場滿足率超過50%?！?ldquo;十四五”數字經濟發展規劃》提出：增強關鍵技術創新能力，補齊關鍵技術短板，集中突破……關鍵軟件、人工智能、核心算法與框架等領域的關鍵核心技術。

國產替代的目標在于全面實現以操作系統、芯片、數據庫、基礎軟件、應用軟件等為核心的國產自主安全平臺。軟件國產替代可分為兩部分：

1）基礎軟件：主要指操作系統、數據庫、中間件，隨著基礎軟件技術逐漸成熟，國內廠商積極搶占國外巨頭市場份額；

2）應用軟件：主要指為不同行業領域用戶需求而提供的工業軟件或管理軟件，比如 ERP 領域、工業設計與制造領域、大數據領域、金融行業、電力行業、政務應用等，目前國產化替代逐漸從基礎軟件向高端軟件滲透，從常規應用軟件向垂直應用軟件滲透。

經營管理類軟件（ ERP/SCM/CRM/BI/BA/DM/DA /AI等）是應用軟件的重要分支，SAS屬于經營管理軟件中的BI/BA/DM/DA /AI等的范疇。經營管理類軟件側重于工業企業的全生命周期的運營管理。在經濟增速換擋、數據成為重要生產要素的背景下，IT 從傳統的業務支撐系統，向生產系統演進，地位不斷提高。而管理軟件從企業內部的效率提升工具，走向覆蓋企業上下游的使能平臺，其外延和功能不斷豐富。中國本土管理運營類工業軟件已經出現代表廠商，在中低端市場占有率高，諸如金蝶、用友網絡等，這些代表廠商已經具備較大規模和實力。但國內大型企業的系統多被 SAP 、IBM、Oracle、EMC、Microsoft、SAS等占據，外資高端管理軟件占國內高端管理軟件的市場份額約50%。

中美貿易摩擦動作不斷，在高度不確定的貿易背景下，我國特殊行業、高科技行業、大型國企均有信息保密需求，管理軟件自主可控國產化是必由之路。為加快推進國產自主可控替代計劃，構建安全可控的信息技術體系，軟件國產化替代將從黨政機關開始向重要行業陸續拓展：

國家 “2+8” 安全可控體系不斷上升為國家意志。“2”指黨政兩大領域，“8”指金融、電力、石油、電信、交通、航空航天、醫院、教育等涉及國計民生的重大行業。黨政領域是國家最先重點發力的市場，有望實現從基礎硬件到基礎軟件再到應用軟件的全面替代，然后向重要行業陸續拓展，逐層滲透。賽迪CCID認為，在2020-2022年國家安全可控體系推廣最重要的三年，中國IT產業從基礎硬件、基礎軟件、行業應用軟件有望迎來國產替代潮。

圖-中國信息技術應用創新產業產業“2+8”安全可控體系滲透率

資料來源：賽迪CCIDnet

2、SAS軟件國產替代趨勢分析

（1）SAS國產替代的難度

賽迪CCID認為，SAS的國產替代難度主要表現在：

1）SAS在銀行、保險、公共事業等眾多領域的全球市場份額高，是眾多分析領域的全球領導者，應用非常廣泛；在眾多應用者心目中，SAS就是數據統計分析的標準軟件。其核心技術和應用技術持續更新，已經深入到了客戶的業務流程之中。由國內單一公司全面替代SAS，在技術層面有一定難度。

2）SAS是一家專注“分析”45年的老牌公司，從全球企業用戶的數據分析中吸取了實踐經驗和算法，并在與數萬級最終客戶持續迭代的過程中改進和實現，其在行業應用中積累的豐富數據和業務經驗鮮有匹敵者。而在算法和模型愈加自動化的今天，這些寶貴的行業知識積累顯然比技術更難復制，并非國產軟件短期內可以取代。

3）銀行、保險等客戶把業務的連續性、客戶資金安全作為工作的重中之重，為了系統的可用、可靠和安全，往往趨向采用成熟穩定的技術。

我們也可根據下圖中國海關總署的“政府采購單一來源進口軟件SAS產品專家論證意見”佐證SAS的替代難度。

圖-中國海關總署“政府采購單一來源進口軟件SAS產品專家論證意見”

資料來源：中國政府采購網

（2）SAS的國產替代途徑及替代現狀

為了能更加準確地理解SAS及國產替代程度，賽迪CCID按SAS產品體系分析如下：SAS產品主要面向企業級數據分析挖掘，其產品體系大致分為五個層級：基礎產品、數據層、分析層、應用層、解決方案、綜合影響力。

圖-SAS軟件產品體系及國產替代程度

資料來源：賽迪CCIDnet

由賽迪CCID提供的分析表可以看出：由國內單一公司全面替代SAS，在技術層面有一定難度，但隨著軟件開發技術架構的演變，可由多家拆解開發、依托中臺技術云化實現SAS功能。如下圖所示：軟件開發技術架構從單機時代發展到如今的分布式時代、云化時代，軟件定義“一切”，軟件業云化、平臺化、中臺技術、服務化發展趨勢凸顯，軟件產品和服務向基于云計算方向發展。

圖-大型軟件開發技術架構的演變

資料來源：賽迪CCIDnet

“軟件定義”正驅動互聯網、大數據、人工智能等新興領域快速發展，在大數據領域，從數據收集、數據處理、分析挖掘、數據存儲、數據可視化到數據流通等都是基于軟件定義的平臺實現；在人工智能領域，深度學習算法、開源框架、圖像識別、語音識別等技術，均基于軟件定義平臺。在BI逐步轉向AI的過程中，復雜的商業流程經算法重構，過去要把數據拿到SAS平臺先分析，一層一層地把數據提出來搭建。但現在通過平臺的分布式技術（HTAP等）、云計算SAAS等，以合作伙伴提供的產品與能力替代和實現。

從軟件功能角度，SAS核心面向數據分析挖掘，逐步擴展到數據整合、數據管理、業務應用、報表展現，形成覆蓋企業分析體系、商業智能全環節的產品體系，并基于其強大的分析挖掘能力形成面向行業、業務領域的解決方案。從數據整合、數據管理到分析挖掘、報表展現，國內都有相應的產品或解決方案，如螞蟻集團的OceanBase、華為的GaussDB、四方偉業的SDC Hadoop、明略科技、佰聆數據、星環科技等。在部分功能領域也有開源或免費的產品（如基礎環境Python、R，分析挖掘軟件Orange、Weka）。在部分應用行業、應用領域，國產軟件或解決方案已經替代或正在替代SAS，比如電力行業的用戶側分析挖掘，佰聆數據已在多個電力客戶里替代SAS成為分析挖掘軟件及解決方案提供商。

3、SAS國產替代實例-南方電網SAS應用與替換

（1）南方電網

中國南方電網公司是中央管理的國有重要骨干企業。公司負責投資、建設和經營管理南方區域電網，參與投資、建設和經營相關的跨區域輸變電和聯網工程，為廣東、廣西、云南、貴州、海南五省區和港澳地區提供電力供應服務保障；從事電力購銷業務，負責電力交易與調度等業務。南方電網覆蓋五省區，并與香港、澳門地區以及東南亞國家的電網相聯，供電面積100萬平方公里。供電人口2.54億人，供電客戶9670萬戶。2020年全網統調最高負荷1.998億千瓦。

（2）南方電網SAS部署情況

南方電網的數據管理實踐不是最近才開始的，最早可以追溯到2010年。南方電網基本完成了經營管理信息化、決策支持智能化等信息化建設。南方電網的數據資產覆蓋到營銷、資產、生產等核心業務系統數據及企業外部數據，數據類型覆蓋了結構化、非結構化數據及實時流數據，存在對數據的實時性處理速度快的數據應用需求場景，具備大數據5V特征，即大體量(Volume)、多樣性(Variety)、時效性(Velocity)、準確性(Veracity)、大價值(Value)的特征。南方電網認識到大數據能夠服務于經營管理、生產運行、科研和社會服務，為公司創造巨大價值。

南方電網的數據管理實踐可以分為四個階段：第一階段是早期標準化階段，主要完成標準化的工作，包括一期模型的設計。2011年到2015年是第二階段，也是“十二五”的信息化大建設期，在這個階段建立了全網統一的企業級信息企業系統，實現了數據與系統的結合。第三個階段是“十三五”的初期，開始在系統的應用過程中實施局部式的數據治理。從2017年到現在是的第四階段，是整個體系化的數據治理及數據創新應用階段。到了2021年，南方電網發布《南方電網公司“十四五”大數據發展專項規劃》，提出：布局數字電網、數字企業、數字產業和數字服務的大數據應用體系，科學規劃數據應用和數據資產管理體系、數據安全防護體系的發展方向。

據賽迪CCID調查了解，2010年左右，南方電網大規模引進SAS產品，包括從SAS元數據管理（Metadata Management）、數據整合（Enterprise Data Integration+LSF）、數據倉庫（SPDS）、數據質量管理（DataFlux）、數據分析挖掘（EM）、BI報表（EBI）等覆蓋企業級數據分析體系的全套SAS產品，并且覆蓋全部管制類業務公司。

在實施過程中，發現SAS分析挖掘算法不適應產品與電網業務的數據質量、時效性等電網復雜的業務特性，且SAS應用人才確嚴重缺乏。2012年左右，南方電網放棄續約的SAS產品套件的大部分功能，在全網范圍部署的基本僅保留元數據管理的一小部分（Metadata Bridge）、數據整合（EDI+LSF，通常稱為SAS ETL）。

2014年，南方電網部分省公司放棄續約用于基于客戶細分的電費風險防控、停電敏感度等場景的數據分析挖掘產品（EG+EM）。

2015-2016年，南方電網放棄了SAS ETL的續約。至此，SAS系統全面退出了南方電網。

（3）南方電網尋找SAS的替代方案

據賽迪CCID調查了解，2014年，南方電網及各省公司放棄了SAS的絕大部分產品，但是SAS給予了南方電網全新的數據分析挖掘思想及大數據應用方向，南方電網對大數據分析、挖掘以及面向用電客戶的數字化、智能化管理和營銷訴求從未終止。南方電網開始尋求社會資源替代SAS系統，繼續自身的大數據發展，率先從南方電網廣東電網公司取得突破。

廣東電網通過與省內企業佰聆數據股份有限公司合作，通過使用R語言替代SAS語言開發相關模型與服務（如電費風險防控、停電敏感度模型等）。R語言相對SAS語言，更加開放、在中國技術生態更加友好，替代后相關分析模塊的數據與質量都有了相應的提升，客戶利用數據分析挖掘支撐業務開展的場景開始增加（如基于電費風險等級進行差異化防控）。在雙方的共同合作開發之下，廣東電網并未因放棄需要SAS數據分析挖掘產品（EG+EM）而中斷基于客戶細分的電費風險防控、停電敏感度等應用，反而因此在大數據應用方面走在了南方電網各省公司的前列。由于成功替代了SAS的部分功能，彌補了因廣東電網放棄使用SAS產生的技術空白，佰聆數據公司也因此有機會在南方電網其它省公司獲得應用機會。

2015年，為了進一步挖掘電力數據背后的價值并更好地利用大數據促進電網發展，廣東電網公司在信息中心成立了數據應用部。廣東電網公司與佰聆數據深度合作，利用數據驅動的分析方法和知識發現方法，廣東電網公司進行了多種大數據應用。如針對全方位客戶服務，開展了全省居民和非居民客戶的細分、客戶服務渠道分析、95598話務量預測及排班優化等主題建設。針對資產全生命周期管理，開展了資產信息360全景展示、工程造價分析、省市縣三級的物資需求預測等主題建設。針對安全生產管理業務，開展了設備分析、缺陷分析和生產管理看板等。針對短期經濟及行業趨勢進行預測，開展了基于大數據的電力景氣指數等。2016年10月，廣東電網公司發布了《電力大數據應用能力發展規劃》，提出了數據管理能力建設初步建成、全面推進、深化應用的三個階段，目標是逐步實現從滿足地市局的數據分析需求到省級大數據應用，直至最終為社會提供增值服務，實現電力數據資產變現，完成數據管理能力和業務能力的提升，具備省級電網企業提供全方位支撐的能力，真正實現為公司創造新的價值增長點。

在南方電網替代SAS的過程中，佰聆數據扮演了重要的角色。由于SAS相關分析挖掘工具只支持基于SAS語言開發的模型，基于R語言開發的模型并沒有統一的工具將相應的成果管理與應用起來，2016年佰聆數據開發的標簽庫（后發展為聆鑒產品）、數據探索DE(后發展為聆析產品)產品開始進入南方電網各個省市公司。其中標簽庫產品主要實現相應的分析挖掘模型的成果管理與應用，替代了SAS部分模型管理與應用的能力，如：電費風險防控模型。南方電網基于標簽庫至今實現了數十個基于分析挖掘模型及標簽的業務應用主題，基于佰聆產品的解決方案在2017年獲得“2017廣州供電局首屆數據應用創意節”創意大賽一等獎”。DE主要實現了對電力數據的深度挖掘分析，部分替代了SAS可視化展現與分析能力，替代后的效果是DE在2016年獲得廣東電網“中國南方電網廣東電網公司科技進步二等獎”，客戶的深度分析能力得到明顯的提升。

2018年，隨著AI技術的興起，python語言獲得廣泛應用，佰聆數據的產品也不斷適應電力行業數據分析挖掘的特性，持續升級。

隨后，佰聆數據深挖和拓寬電力行業大數據應用，在電力能源領域，佰聆數據圍繞能源電力領域的數字化運營建設需求，以電力業務為導向，結合公司的數字化運營產品，以及先進的數據挖掘分析技術服務，在國家電網公司、南方電網公司的總部大數據單位以及各省級電力公司開展相關的大數據創新應用建設，包括如：標簽運營、電力價值評級、產品精準營銷、服務風險防控、設備運行監控等大數據產品和服務。業務應用覆蓋電力的營銷、運檢、電動汽車、綜合能源等業務場景，助力電力企業開展用電客戶超細分、設備畫像、95598精細化客戶服務、項目資產管理等。

在賽迪CCID的調研中發現，佰聆數據獲得了眾多電力客戶的高度認可，在電力能源的大數據分析應用領域取得了品牌知名度和領先優勢，尤其是佰聆數據的“大數據標簽”，在電力領域提到“大數據標簽”就特指“佰聆數據”，佰聆數據是大數據標簽在電力領域的首創者和廣泛應用者。

從軟件產品和部署模式上，為了滿足電網客戶數字化轉型需求、提升電網客戶需求與佰聆大數據技術的適配性，避免數字場景的真空化，佰聆在工作中認識到單純的To B思維可能無法滿足當下的發展環境，由于軟件工程師與市場需求往往會存在脫節，軟件開發更需要靈活運用To C思維來與現實情形對接，“使用者即開發者”模式或將成為解決最后一公里問題的良藥。為此，佰聆不僅僅是把軟件部署到電網客戶，更重要的是把軟件工程師也部署到電網客戶端，真正做到了開發、使用、反饋的落地，并能與客戶一起創造出更多的應用場景。賽迪CCID認為，佰聆數據的業務模式為我國大數據分析應用公司開創了新模式，為國產軟件替代開辟出一條值得借鑒的道路。

但賽迪CCID認為，SAS憑借其面向企業級的、強大的分析挖掘能力，豐富的行業、業務積累構成的規則庫，所形成在部分行業（如銀行、保險）、部分領域（如欺詐檢測、信用評分）的產品體系及解決方案，國產軟件或解決方案還遠遠落后于SAS軟件及解決方案。從構建應用場景并提供可靠的解決方案角度，國產替代還有更長的路要走，但這才是國產軟件升級的重要方向。軟件升級需要提升市場需求與技術支持的適配性，滿足企業數字化轉型需求，打通“最后一公里”，避免數字場景的真空化。