SAS：报表分析工具使企业管理更上一层楼（上）
美国SAS软件研究所（上海）有限公司
企业的需求
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在中国，许多大型企业都已经成功地建立了自己的OLTP系统，在日常业务运行中积累了纷繁复杂的数据。信息技术人员每天都需要基于这些宝贵的数据资源，制作满足管理人员和业务人员需求的报表。但是，就目前中国的许多企业来讲，制作报表还只是局限于对数据库中存储的数据进行直接的输出和展示，而实际上千篇一律的数字罗列是解决不了企业的真正需要的。企业所需要的是能够分析、并有针对性地解答企业经营中实际问题的报表。----在一个成功的信息系统中，信息技术人员会抱怨经理和管理人员总是有制作新的报表的要求，这在目前中国的企业中是非常普遍的现象。其实这证明了你的信息系统很成功，经理和管理人员总在想利用它了解情况，为决策提供支持。正所谓"工欲善其事，必先利其器"。为了更进一步发挥你的信息系统的作用，一定要强化报表制作的能力，这将会给经理和企业管理人员以更大的支持。SAS软件将使你产生强大的企业级的报表制作能力。这里，SAS公司将展示企业制作报表的完整的流程。
----这里所说的"报表"的实质是什么？
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收集和准备报表所用的数据是一件非常重要且复杂的工作。最好能营造这样一种环境：从收集数据的角度看，要能跨越整个企业的各个系统、平台和数据库取用任何数据；但从报表者制作角度看，最好是面对已经整合起来的、恰好可供制作报表之用的数据集合。这也正是SAS企业级报表制作软件SAS/ER数据收集和准备功能的基本理念。----SAS/ER可以从几乎任何数据源取得数据，包括DB2、SQLDS、Oracle、Informix、SAP R/2＋R/3、AS/400、Sybase、Adabas、Ingres、DBF、DIF、IDMS/R、IMSDL/I、VSAM以及通过ODBC在Lotus123、MSExcel、MSAccess等处取出数据。实际上通过SAS的DATASTEP可从任何知道其数据结构的数据载体中取出数据，不论这些数据存在于本地还是通过网络存在于远程的载体上。
----在取用这些数据时，SAS/ER将这些不同类型的数据载体看成三种类型：文件服务器、ODBC服务器和远程SAS服务器。
----收集到数据后还要为制作报表组织好所用的数据。从报表设计的角度看SAS/ER给用户提供了简单、易操作的界面，大大方便了非专业用户的可使用性。报表设计者看到的他所需要的数据是已经经过SAS/ER整合的：SAS的数据表格；SAS的MDDB多维数据结构；SAS的数据视窗（View）。
----为了方便报表制作者的使用，SAS/ER为某个报表制作者或群体设置了放置报表制作所需数据的文件夹--InfoFolder，为数据的使用提供了方便和安全。SAS还为企业级报表的需要准备了数据仓库产品SAS/WA，这将为企业数据的充分利用开辟更加广阔的天地。
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在对企业数据进行分析时，早期常用的是书面形式的报表。最简单的报表是所谓LIST式的报表，将所感兴趣的事情以一条条记录的形式打印出来。为了得到比这种冗长记录式报表更为概括的形式，报表又有带有汇总，有横向，有纵向，越来越复杂。----有经验的企业数据分析人员知道，仅是罗列数据，即使是越来越复杂的数据，也还是让人看不清企业有什么问题，所以这时需要的是"数据分析"。
----在分析企业级的数据时，至少要有三个最基本的层次：
----一谈到这些分析，就会使人联想到数学、复杂的公式和难以实现的解题算法。这不仅是计算机用户的难题，也是许多软件供应商望而却步的原因。以数学方法起家的美国SAS软件研究所不仅全面、完整地解决了上述问题，而且以一种非常友好的界面提供给用户。SAS提供给用户的是一个易用、高效的企业数据分析、探索的工具软件。使用者只要对它提出问题和要求，而不用管如何实现。数学问题和算法SAS都替你解决了，而且以交互式操作和图形可视化的界面来面对用户。
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当你拿到一批企业数据时，对于像产量这样的数据，也许不同层次和角度的汇总量即可说明生产量的各种情况了。这样的钻取技术是SAS提供的最基本手段。但要描述各种不同类型的工艺过程的技术参数或某种具体业务数据时，就不这么简单了。你必须说明这个参数或数据在一段时间内它的数值平均值及中位数是多少，不同数值段的数据出现的频率是多少。可能还要分析这个数据数值中的极差、半极差、方差、标准差以及变异系数等，来描述它在一个过程中变化的程度。在论及数据的频率分布时还应有分布形态的描述，即分布的偏度和峰度等。这可能就是生产中的质量变化趋势，或某种业务发展趋向的动因所在。----除了这些数据的描述之外，还可以用图形并伴以上述参数来表现，如直方图、柱状图、拼花图等。可视化的图形大大强化了对数据的描述，使你可以对企业复杂的实际运作情况有更深入和清楚的了解。SAS还可为你构造空间图形，还可使这些三维图形进行旋转，以使你更清楚地看到数据的分布及其间的相依关系。
----当你使用SAS来处理数据时，通过交互式操作点动菜单或功能按钮，即可迅速、方便地实现多方位、多种统计形式的要求。例如企业或社会金融活动都是一个极其复杂的大系统，不使用这些建立在实绩数据基础上的数据分析处理和多维可视化展现技术，你是不可能看清其中的奥秘的。
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在进行企业的经营决策或是金融活动中的重大操作时，决策者往往并不是对要采取的方案一无所知，而是对实施这些方案后是否能达到预期的效果没有把握。即领导的设想要通过收集数据加以论证。SAS可利用企业经营数据，对你将要实施的方案的可行性进行检验，并给出量化的推断。----在企业的生产实绩中，不同的生产配方或是几种不同的工艺条件的组合，会产生不同的效果。但分布在很大范围的效果数据，让你难以看清其差异。使用SAS的方差分析方法则可定量地比较它们之间的差异及其显著性，由此可以看出使用怎样的配方或工艺参数组合才能使企业得到最好的效益。
----在企业的生产过程中总是有许多干扰或随机效应存在。在进行方差分析时，可将响应效果的变差，解析为由不同配方或不同工艺条件组合所引起的变差，和由于其他随机因素所造成的变差，由此可加深决策者对工艺因素和配方条件作用的认识。
----这样一来，你不仅认识了生产数据，而且分析了生产过程，并能进一步把握对生产、经营运作效果的精准控制。
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企业中的生产、经营、金融运作等，都是在众多因素的相互影响、相互作用之中而存在的，尽管如此，我们总是想找出其中量化的规律性。各种数理统计方法，如各种相关分析和回归处理建立统计的量化数学模型等，是许多分析人员经常采用的办法。使用SAS，你只要从要处理的数据中指定一个因变量，即你要分析的目标，再指定自变量，即对你要分析目标有影响的那些因素，系统立即就可以给出它们之间的相关关系，并为你建立起一个回归模型。----在这一操作中，SAS一直使用可视化的图形界面，甚至可将你最感兴趣的部分进行局部放大，以便仔细研究，如观察例外值、反常值；识别可能的趋势；交流数据分析的结果；探索变量之间的关系等。
----上述量化分析的结果，可以使决策者根据报表输出结果，提出可操作的优化企业运作的建议，使企业向着更加良性化的方向发展。
----利用SAS对企业的运作实绩进行描述性分析，对推断性作进一步分析，建立统计数学模型深入分析，已经可以将企业中存在或潜在的问题理出个头绪，不断完善生产和经营。若这些分析还不够，则还可以使用专门企业级的数据挖掘工具EM，以支持更复杂的操作。在世界500强中，98％的企业是利用SAS技术这样做的，它们成功的经历充分说明进行有效的数据分析是何等重要！在中国的企业中，应该积极地吸取这些企业成功的先进经验，作好数据的分析，使报表中输出的信息能够更加有效地辅助企业管理人员进行决策！（未完待续）