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（上图为SAS公司联合创始人兼CEO Jim Goodnight）
SAS公司联合创始人兼CEO Jim Goodnight在2004年被哈佛大学评美国最伟大的商业领袖之一，同年他被Inc.杂志评为全美25名最具魅力创业家。2011年，Forbes发表文章称他为数据分析之王，当时SAS公司估值就超过了100亿美元。
在接受记者采访的时候，Jim Goodnight讲述了他的创业故事，以及在过去的40多年如何用数据分析软件改变世界的历程。Jim Goodnight特别指出，SAS公司还是全球第一代知识型企业。在今天制造型企业苦苦向知识型企业转型而屡屡失败的时候，SAS已经探索出了一条知识型企业的管理之道。
第一部分：通向“知的力量”
记者：您当初是怎么找到第一批客户？
JIM：在60年代到70年代的时候，我在北卡罗纳州立大学一个被称为“实验站”的工作组，当时每个被赠予了土地的大学都有一个这样的“实验站”，其目的是帮助设计农业调研的实验和数据分析。
我当时所在的实验站，其目标为避免在分析农业数据时重复写相关程序。当时我们意识到如果把数据的读取与输出到磁盘上整合到一个程序中，那么就能在任何分析过程中反复使用这个程序。
在那个时候，我们还是南实验站区大学统计组（University Statisticians of the Southern Experiment Stations ，USSES）的成员。在1969年我们把早期的SAS软件介绍到了这个组织，他们很喜欢这个软件。确实，没有必要每一个实验站都重复写一样的程序，于是他们就成为了我们的第一批用户。
从那开始，SAS软件很容易就扩展到医药类客户，因为他们在做临床试验的时候也经常要做计划性实验，因此医药界的大部分企业也开始采用SAS的软件。我们在1976年的时候正式成立了SAS公司。
自此，SAS的分析及数据管理软件不断帮助银行、能源、政府、保险、医疗、制造、零售等行业的企业和组织，把原始数据转换成为商业价值、更好地做出商业决策。
记者：过去40年，SAS是如何改变世界的？
JIM：SAS一直处于美国以及全球的技术发展前沿。SAS帮助银行和保险公司使用数据管理及分析来甄别欺诈和反欺诈，以及实现更好的风险管理。这些核心技术也被制造企业用于改进产品质量，即把传感器和物联网设备的数据用于生产线设备维修和停机预测。
随着企业和组织收集、处理越来越多的数据，SAS帮助零售、电信、医疗以及其它大批行业，从数据中挖掘客户洞察、建立长期的客户关系和可营利的商业模式。我们的大数据分析技术帮助政府组织解决了大量的社会问题，诸如为自然灾害的受害者找庇护所、追踪流感和塞卡病毒等传染疾病。
商业分析软件让企业能预测未来，从海量数据中看到未来趋势。商业分析软件还能让企业基于数据判断即将到来的事件，并据此快速做出行为决策。数据分析能让企业以前所未有的方式解决问题和创造机遇。有了SAS软件的分析能力，物联网设备能让老年人独立生活，洛杉矶政府能服务近10万无家可归人员，联想能设计和制造出更好的PC与平板电脑。
记者：过去40年给你印象最深的用户故事是什么？
JIM：我仍然还记得在SAS的早期，为美国农业部做数据分析的场景。那是一个神奇故事的开始，40年后的今天，SAS已经在全球拥有超过8万家客户，其中包括2015年全球财富500强中前100家公司的91家。
我们倾听客户的需求，并及时做出响应。举个例子，曾经有一家亚洲领先的银行想要计算投资的风险，当时这家银行需要用18个小时才能处理完所有的数据，所以在次日金融市场开业的时候，这家银行拿不到计算出的风险水平。这家银行的风险主管问我们能否加速分析的进程，这导致了SAS研发出高性能分析产品，拥有了在几分钟甚至几秒钟内分析海量数据的能力。
大数据分析不仅能够改善商业和业务表现，还能改进人们的生活。当尼泊尔发生了地震的时候，国际移民组织（International Organization for Migration，IOM）需要缓解救援压力，SAS于是帮助这个组织分析避难所的数据以更好地分配资源。
使用数据和分析，SAS的用户创造了很多神奇的故事，我很自豪能持续帮助他们。
记者：SAS公司如何用自己的软件改进自身的运营？
JIM：对，我们确实也用自己的软件来改善公司运营。举例来说，我自己把SAS软件当作报表的仪表盘来观察公司的绩效表现；我们用自己的软件来预测，何时是把新软件产品推向市场的最佳时机；我们用自己的客户智能解决方案来更好地理解SAS的用户，据此改进市场营销活动以更好地与用户沟通；我们用自己的数据管理解决方案来确保用户数据的准确性和一致性；我们用SAS Enterprise Miner企业数据挖掘工具来对销售机会进行评分和建模，从而把最佳销售机会交到销售团队手里；我们用SAS Visual Analytics可视化分析工具来分析我们的市场表现，可视化分析让我们能一眼就看出市场营销活动做的如何，以及对销售机会或企业营收的影响。
记者：过去40年，您是否遇到什么挑战或艰难时期？又是如何克服的？
JIM：与其说是艰难时期，不如说是转折点。在公司早期的80年代，当小型机和PC出现的时候，我们的软件产品还只能在大型主机上运行。我们必须解决软件产品在不同计算平台的可移植性问题，而这就需要用全新的编程语言来重写我们的软件。这个软件重写的工作，整整把下一个软件版本推迟了一年。但坚持软件的可移植性是非常正确的选择，否则我们就永远不可能离开大型主机，那么也许我们今天就不存在了。
在90年代，我们大量投资研发垂直行业细分解决方案，比如面向市场营销的客户智能产品、面向金融行业的欺诈检测和风险管理产品、面向医药行业的新药品应用分析等，这是因为我们意识到企业用户更需要把专业知识和行业知识写进软件里。
下一个挑战是当数据量越来越大时，如何创新我们的算法模块。例如上面提到的那家亚洲领先的银行需要加速分析的进程，于是我们重写了算法以把数据留在的内存里处理，并在数百台服务器上实现了分布式计算，这样就把原来数天或数小时的计算时间压缩到了几分钟。最近，我们观察到了以云计算方式使用软件的需求，于是我们在今年四月发布了面向云计算的新软件架构SAS Viya。
除了产品外，我笃信人的价值。在2008年全球经济危机开始的时候，我们的客户因为担忧长期经济衰退而大幅消减了预算，整个分析软件行业也受到了极大的影响。我们的竞争对手们纷纷宣布了大量裁员，SAS的员工也开始忧虑。我知道这将极大影响生产力，于是在2009年1月我通过网络直播告诉全球的员工——SAS绝不裁员，当然我也要求大家谨慎开支。于是员工们继续投入到工作岗位，而2009年我们实现了创记录的业绩。
记者：SAS如何应对竞争对手？SAS的核心竞争力是什么？
JIM：很多IT企业都把注意力转到分析市场，包括IBM、微软、甲骨文、SAP以及一些小型供应商。
我们一方面不断观察竞争对手的动向，另一方面把战略重点放在倾听客户的声音上。通过理解客户面临的挑战和机遇，我们创造软件来应对这些挑战与机遇，让客户更加成功。
这一方法论促使我们开发了反洗钱解决方案——当我们与银行客户沟通的时候，了解到他们面临的新法规需要大量复杂的报表。
创新是SAS的核心竞争力。与竞争对手不断收购新技术的做法不同，我们不断吸纳顶尖的人才，因为我们相信有机的创新（Organic Innovation）。而收购新技术公司的做法，需要把并购来的技术与人才整合到现有的企业里，这往往会让现有的业务减速。
记者：您对SAS的发展是否满意？请展望未来40年的SAS。
JIM：我从未对现状满意过，我们不断尝试更好的方法和解决新的问题。物联网正在制造海量数据，这将改变现有的工作与生活状态。制造业、能源与零售业等都需要从数据中挖掘价值。城市需要改进服务和城市基础设施，这为政府行业带来了巨大的机会。我们不断在机器学习方面获得进展，也不断优化网络安全软件来检测网络入侵。我们帮助企业更好地理解用户及预测用户需求，我们把分析带到了“云”里。我们在专注于分析的同时，不断加入新产品、新应用、新功能以应对新的业务挑战和新兴技术。
记者：过去40年里，统计学有哪些进展？SAS如何辅助统计学的发展？
JIM：冷战时期美苏太空竞赛引发了美国政府、学术界及企业对新技术、计算和统计研究的巨额投资。现在生活中无处不在的技术，在某种程度上都可以追溯到太空竞赛中。
在技术爆发的同时，数据也在爆发式增长。统计学是SAS编程语言的基础。我们的角色是创造相关软件，沉淀最佳统计实践，帮助企业更好地决策。尽管我们的软件变得更加专业化和趋向复杂，统计及分析仍然是我们的根基。
面向未来，我将集中力量于确保SAS及其用户能够有足够多的统计及分析人才。现在企业很难找到具有专业统计技能的员工，通过数据分析来改进企业运营。当分析越来越成为企业的必要组成部分，对于具有统计技能员工的需求只会日益增加。为此，我们推出了“SAS Analytics U”项目，为教师、学生、学术工作者等免费提供我们的软件和培训，我们还与全球很多高校合作推出了统计和分析的认证及学位项目，包括北卡罗纳州立大学的第一个分析专业硕士学位。
记者：算法将统治世界吗？SAS在其中将扮演怎样的角色？
JIM：随着物联网的来临，工厂、智能汽车、智能电网、手机及可穿戴设备等的内嵌传感器每天都在产生海量数据。如此庞大的数据量，无法依靠人工处理，也无法用人工从数据中挖掘出隐藏的趋势和模式。这就是分析的关键性角色，它把原始数据转换成有用的信息，这些有用的信息能够创造更加安全的药品、健康疗法、高质量产品、强用户关系、精确预测及降低的欺诈与浪费。
SAS将持续与用户沟通，理解市场与技术的变化，不断适应这些变化，以把分析放在解决问题和创造机会的核心位置。
第二部分：创新领导力
记者：您有何世界观？您相信什么，又不相信什么？
JIM：我相信求真务实（Esse Quam Videri）的领导哲学，这是来自我家乡北卡罗纳州的箴言。我不追逐那些流行的领导力趋势，我相信只要够真诚可靠，人们就会相信你。真诚可靠的领导并不一定完美，但他们对于自己所做的事情充满了热忱，实践时保持言行一致，在做决策时也会考虑其他人。
记者：SAS公司有着非常独特的企业文化，为什么是这样？
JIM：我们的员工是第一代纯知识工作者。凭借自己头脑来工作的人们，需要不一样的工作环境。我们创造了这样的工作环境，它消除了外部干扰、照顾到员工的个人需求，如此员工就能自由的创造和创意。技术产业发展非常快，我们必须要确保持续的创新。经过了长期的实践后，我们认为这种方式能够获得高员工留存率，这节约了招聘和培训的成本。所以总的来说，SAS现有的企业文化是一个明智的决定。
记者：您怎么定义领导力？如何定义创新和创意的领导力？
JIM：真正的领导力，背后总有一个真实的追求。在我的职业生涯中，我的追求就是不断探索商业、科学和社会的无限可能，并迈向卓越。
我的领导力包括了三个要素。首先，是尊重员工。如果认为员工能创造与众不同的产品，并按此对待他们，他们就会与众不同。SAS的员工都很快乐，快乐的员工创造快乐的客户，这就是我们的商业秘密。
其次，我相信回馈社区。但为了有真正的影响力，慈善就必须要专注，需要有一个目的。我选择关注教育，因为我关心人们为社会做贡献的能力。如果我们不能在科学、技术、工程和数学（STEM）领域产生更多毕业生去推动下一个大事件的话，我们经济优势就会迅速消失。
第三，你需要勇气去做出非凡的决定，有的时候甚至是看起来与业务逻辑相悖的决定。在2008年全球经济危机时，大多数科技公司都裁员了，但我没有这么做。我的目标高于扩大业务，同样的目标也让我做出公司不上市的决定。也许上市的话就能获得丰厚回报，但这不适合于我的整体使命。一旦了解了真正的目标，就比较容易对艰难的决定做出决策。
至于说创新和创意领导力，有这样几个原则：
给员工提出挑战。工作满意度调查显示，人们甚至把具有挑战性的工作看得高于工资回报。知识型员工喜欢解决问题。
让员工孵化更多的点子。我每周都亲自看一到两个新产品演示，那些看起来最有前景的产品就能获得资源。
失败并不是被开除的原因。我们鼓励员工承担风险，这样才能为未来做好准备。
不要沉迷在过去的成功上。记住不管你的产品有多伟大，总有人已经在开发下一个伟大的产品。
SAS企业文化显示：为知识型员工消除干扰就能提升员工的满意度、健康和创意水平。
记者：如何在管理多样性和团队精神之间平衡？
JIM：SAS的文化是建立在信任的基础上，这个信任的一部分是相信员工会把团队的成功摆在个人成功的前面。我们有一个非常协作的工作环境，也鼓励员工以适合自己和自己团队的方式完成工作。我们为全球的办公室和分公司提供远程协作的资源，鼓励大家像一个团队那样工作。我们会招聘那些符合公司文化的员工，他们能够在互相协作之上繁荣，同时每个人也有自己的成功。我们对员工个人的努力也有所回馈，比如年度CEO卓越奖就是奖励给那些能代表SAS价值观并在工作所有方面都卓有建树的员工。即使是这样的个人奖，它也是由所有相关同事和同级员工提名的。
记者：您如何管理那些聪明但难管理的员工？
JIM：我反对事事插手的管理方式，没有必要事必躬亲。我聘请员工来，同时给他们足够的自由度，他们就能做好自己的工作。我们聘请了很多极为聪明的员工，他们不停地创新。我们有一个扁平的、简单的组织架构，而不是层层管理。我们的组织架构是可流动的，员工可以快速切换不同的工作岗位。
我们在招聘员工时就注意与企业文化的相融性。我们的企业文化非常强调互相协作、彼此支持，因此员工也要适应这样的工作环境。由于招聘的时候就注意了文化基因，因此避免了那些难以管理的员工。我们推广互相信任和透明的企业文化。如果企业文化滋生不信任的话，那么将极大削弱创新和创意的能力，客户也将受到影响，最终将影响企业营收。而企业营收被削弱的话，企业就无力为员工提供较好的待遇。这样就形成了恶性循环，导致企业员工整体不开心、生产力低下。所以，让员工开心，是我们的优先任务。
记者：如何维系一个简单的企业文化？背后有没有什么统计模型？
JIM：我们刻意保持了一个扁平的组织架构，这更多是关于对行为建模而不是统计模型。我很厌恶官僚主义，它杀死了创意和透明的沟通。我不鼓励搞小团体。
记者：您怎么定义幸福与成就？如何平衡二者？
JIM：我喜欢编程，所以我总会找时间编程。对我而言，编程是一种创意的输出，这让我非常快乐。我很幸运，能把工作与爱好结合起来。
记者：您有什么书可以推荐？
JIM：David McCullough写的《The Wright Brothers》（记者注：莱特兄弟创造了世界上第一架飞机。本书介绍了来自美国俄亥俄州的自学成才的莱特兄弟俩如何克服各种困难，将人类几百年的梦想变成了现实，实现了人类历史上最惊人的壮举。）（文/宁川，本文首发《商业价值》杂志）
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