Ana içeriğe atla

SAS Nedir?

Anthony Barr, James Goodnight, John Sall ve Jane Helwig isimli dört kişi tarafından 1976 yılında Statistical Analysis System ismi ile kurulan fakat yazılım alanında ürettiği ürünlerle bu sınırları aşan SAS (SAS Institute) günümüzde borsaya açık olmayan dünyanın en büyük yazılım şirketlerinin başında geliyor. Hiç kuşkusuz bu dörtlüden en önemlisi, Harvard Business School tarafından* 20 inci yüzyılın en önemli iş liderleri listesinde gösterilen ve aynı zamanda şirketin CEO su olan James "Jim" Goodnight dır. İstatistik alanında doktorası olan Goodnight ayrı bir yazı konusu olmayı hakeden renkli bir kişilik.

SAS denince ilk akla gelen öncelikle istatistik ve iş zekası alanlarında marketin önemli oyuncularının başında gelen ve "Bilmenin gücü (Power to know)" nü uzun yıllardır müşterilerinin hizmetine sunan Amerika Kuzey Karolayna merkezli dev bir yazılım şirketi olduğudur. Detaylarda ise genetik, tarım, finans, telekom, uzay, ilaç, kimya, bankacılık gibi birçok farklı sektörde binlerce müşterisi olan ve veriden bilgi üretme konusunda 30 yıldan fazla bir zamandır çalışan bir şirkettir.

Kendine özgü dördüncü kuşak diller sınıfında yer alan SAS programlama dili ile, profesyonel yazılımcı olmayanların çok az gayret ve biraz programlama bilgisi ile veri işlemeye yönelik programlar yazabilmesini sağlamak SAS ı ilginç bir noktaya yerleştirmiştir. Bu sayede istatistiği çok iyi bilen bir kişi konvansiyonel programlama dillerini (örneğin C ) bilmeden kendi başına, istatistik algoritmaları kodlama imkanı elde etmiştir. Geliştirdiği algoritmaları sadece arayüzler vasıtası ile parametre seçerek yapan kullanıcı, algoritmaları değiştirebilme kabiliyeti elde etmiştir. Çünkü SAS programlama dili bir çok dile göre kullanımı kolaydır. Tabii bunu söyleyerek, detaya inildikçe işlerin kolay olacağı anlamını çıkarmayın sakın. Zaman içinde programlama konusunda kullanıcı talepleri o kadar artmıştır ki, SAS programlama dili üzerine bir metadil SAS makro dili geliştirilmiştir. Şu anda SAS programlama yapan profesyoneller göreceli olarak az sayıda oldukları için olsa gerek dünyada PL/SQL bilenlere göre iş bulma şansları daha fazladır. SAS programla konusunu ayrı bir yazıda ele alacağız.

SAS şu anda Türkiye de özellikle üç sektörde yoğun olarak kullanılıyor; bankacılık, sigorta ve telekom. Bazı devlet kuruluşlarında da kullanıldıklarını biliyoruz. SAS ı kullanmak değişik kişi ve kuruluşlar için farklı anlamlara gelmektedir. Bazı kuruluşlar SAS ı sadece tahminleme, veri madenciliği gibi belirli alanlarda özel çözüm olarak kullanırken, bazıları tepeden tırnağa tüm veri ambarını ve raporlamasını ve İş Zekası uygulamalarını SAS da yapabilmektedir.SAS ın geniş ürün yelpazesi bu farklı kullanıma izin vermektedir.

SAS ın en güçlü olduğu alan veri madenciliğidir. Bu konuda dünya devleri olan ve herkesin bildiği; IBM, Microsoft, Oracle gibi firmalar ile ciddi rekabet içindedir. Fakat bu rekabet gün geçtikçe zorlaşmaktadır. En son 2009 yılında IBM in SAS ın veri madenciliğinde rakibi durumda olan SPSS firmasını satın alması ile SAS, IBM ile doğrudan rakip olmuştur. Raporlama konusunda da benzer satın almalar SAS ı benzer rekabet içine sokmuştur. Burada detaya giremeyeceğimiz bu rekabet SAS için hem pazar payının azalması açısından bir tehlike hem de bir fırsattır. Jim Goodnight lı SAS ın yıllardır uyguladığı yazılım satmaktan çok kiralama stratejisi, diğer rakiplerin de bu davranışa girmesi ile ilginç bir noktaya gelmiştir. Bu müşteriyi tutmanın herzamankinden daha zor olduğu bir dünya demektir.

2010 un ekonomik kriz dolayısı ile zor geçecek olması, her sektörde ekonomik kararların iş zekasını zorunlu hale getirmesi SAS ı ve diğer iş zekası çözümleri üreten firmaları kıyasıya zorlu bir rekabete sokacaktır. Bu rekabette iyi olan kazanacaktır.


*20th Century American Leaders, Harvard Business School http://www.hbs.edu/leadership/database/

Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

Veri kalitesi işlemlerinde bulanık mantığın (Fuzzy logic) kullanılması

Bulanık mantık (Fuzzy Logic) üzerine 1995 yılında bitirdiğim yüksek lisans tezinde, bulanık mantık ile çalışan bir uzman sistem yapmıştım. O zamanlar bulanık mantık, bilişim teknolojileri alanında yeni yeni emekleme dönemindeydi. Özellikle veritabanlarında bilgi keşfi çalışmaları için kullanılması yönünde oldukça çok akademik çalışma yapılmaktaydı. Günümüzde Bilgi Teknolojileri (BT) sektöründe bulanık mantık dahil diğer bilgi belirsizliği modellerini, BT profesyonelleri "kullanıyor" dememiz zor. Fakat en zor alanlardan biri olan ve gün geçtikçe önemi artan veri kalitesinin arttırılması konusunda yapılan çalışmalarda, bulanık mantık terimi oldukça sık ismi geçen bir terim haline geldi. Bu nedenle yazımızın konusu bu terimin genel anlamından çok veri kalitesinde kullanımı konusunda olacak. Veri kalitesi çalışmalarında fuzzy logic kelimelerini ilk duyduğumda kelimelerin bulanık küme teorisinde kullanılması geldi. Örneğin; çok gürültülü kelimesinin bulanık kümesinin kurulmas

Veriden Bilgiye Dönüşüm Sürecinin Temelleri

Merhaba, Ağırlıklı olarak Telekom sektöründe uzun yıllardır çalışmakta olan birisi olarak, büyük şirketlerdeki verinin ilk çıkış noktalarından, raporlarda yer alması ve karar destek sistemlerinde görünmesine kadar giden süreçler hakkında önemli bir bilgi birikimim oldu. Bu bilgi birikimi farklı noktalardan bakışı gerektirir ve az sayıda profesyonel, bu bakışa sahip olma ayrıcalığını taşır. Sürekli değişen Bilgi Teknolojileri (BT)  araçları ve yüksek rekabet ortamı içinde bu bilgi ve tecrübeyi sürekli güncel tutmakta ayrı bir gayret gerektirir. Tabii ki bu tecrübede kullanılan araçların yeri yadsınamaz. Atalarımız alet işler el övünür derken haklı bir noktaya temas etmişler. Fakat bu bizde, aletin işin en önemli parçası olduğu şeklinde bir yanılsama yaratmasın. Peki, işin en önemli kısmı nedir öyleyse? Bu soruya yanıt vermeden önce sürece biraz yakından bakmakta fayda var. Gerçekte birbirine benzeyen büyük şirket yada kurumlarda (yazının devamında ikisi içinde büyük org