Managing workloads in modern analytics environments is not keeping systems running, it’s about making sure the right jobs get the right resources at the right time. As organizations move analytics to the cloud, powered by Kubernetes, balancing workloads across computer resources becomes a critical challenge.

SAS Hackathon 2025が間もなく開幕 公式サイトはこちら☞ https://www.sas.com/sas/events/hackathon.html はじめに 課題、テーマや使用データ 課題やテーマ、使用データは参加者ご自身で準備いただきます 2023年の日本からの参加チームは、オープンデータを使用したチーム、普段の自社内の取り組みプロジェクトのデータを使用したチームなどがありました 分析環境や、専門スキルの支援などはSAS側で用意されます コミュニケーションに使用する言語 日本からの参加者をサポートするメンターはSAS Japanから日本語を話す社員が担当する予定ですが、エキスパートや他の参加者との交流は英語になります 成果物に使用する言語 成果物(プレゼン動画やプレゼン資料、アプリケーションなど)は英語になります。昨年の日本からの参加チームはそれぞれ、英語でのプレゼン、無音声英語文字のみのプレゼン、英語機械音声など様々な方法で対応されました 作業場所 オンラインでの約1か月間の作業なので、作業場所は、参加チームそれぞれで確保いただきます 2025 キックオフイベントの様子 ソーシャル メディア プラットフォーム経由で視聴する LinkedIn☞https://www.linkedin.com/events/7333469635326984193/ Youtube☞https://www.youtube.com/live/yp008_MVfF4 SAS Hackathonとは 好奇心は私たちの規範です 素晴らしいアイデアは、どこからでも誰からでも生まれます。さまざまな地域から、さまざまな背景やスキルレベルを持つデータ愛好家が集まると、驚くべきことが起こります。これらの優れた頭脳は、私たちの日常生活、ビジネスのやり方、人道的活動への取り組み方を変えるような新しいものを発明するでしょう。好奇心旺盛な頭脳が協力し合うと、世界が勝利するからです。 特長 仲間のプログラマーと協力する 経験豊富なデータ サイエンティストから初心者の技術者、パートナー、SAS エキスパートまで、誰もがクラウド上の SAS® Viya でオープン ソースを使用します。 無料の学習リソースを活用する トレーニング コースや仮想学習ラボを利用して、AI、クラウド環境、業界に関するコーチングを活用できます。 新しいテクノロジーを簡単に試すことができる SAS ハッカソンは、SAS ユーザーだけでなく、初心者や新規参入者の好奇心を刺激します。Python と R の専門知識を持つオープンソース プログラマーでも、そのスキルを SAS Viya

Enforce SAS code standards using SASjs and GitHub Actions to maintain secure, readable, and maintainable code. Automated linting blocks non-compliant code from merging into protected branches.

SAS announces continued support and releases for SAS 9 and a new role for SAS Enterprise Guide with SAS Viya.

SAS 9.4 will get a new maintenance release in 2025. Also, some older SAS releases and product versions will move to Limited Support.

¿Te gustaría descubrir si tu entorno está completamente optimizado para rendir al máximo, o si necesita ajustes específicos o algún ejercicio de tuning para mejorar su eficiencia? ¿Qué es? El servicio de Health Check realiza una proceso de análisis y diagnóstico de los entornos SAS (SAS 9.x , Viya 3.5

A recent article came out with an updated list of necessary components for MLOps and LLMOps. And while this list may seem long, reading through the capabilities and components, I realized that SAS Viya already covers most of the required functionality. Organizations can have a hodgepodge of tools that they

We now have an option for SAS to operate directly on SQL tables in SingleStore (no need to move data to a SAS dataset). We refer to this as our SAS with SingleStore solution under SAS Viya.

1. ‘SAS 컨테이너 런타임’이란? SAS는 SAS Viya 2021年1月1日.3에서 SAS 컨테이너 런타임(SAS Container Runtime, 이하 SCR)을 출시했으며, 그 이후 많은 고객이 운영환경에서 SCR을 구현했습니다. 이 혁신적인 런타임 엔진은 SAS 모델과 의사결정을 Open Container Initiative (OCI) 호환 컨테이너에 배포하는 역할을 합니다. SCR은 표준 기술을 사용하여 SAS Viya 외부에서 모델과 의사결정을 실행합니다. 클라우드

SAS Enterprise Guide(이하 SAS EG)의 최근 버전에서는 기존의 폴더를 통한 접근뿐만 아니라 GitHub 레파지토리를 등록하여 프로그램을 실행, 수정, 관리할 수 있습니다. 회사나 개인 용도로 GitHub을 사용하고 있을 경우, SAS EG에 레파지토리를 등록하여 사용이 가능합니다. 기존에 SAS EG와 GitHub을 사용하는 분이라면 EG를 통해서 좀 더 효율적이고 편리하게 작업을 하실 수 있습니다.

클라우드 기반 AI 분석 플랫폼인 SAS Viya 4에는 여러 가지 유용한 기능이 있습니다. 이번 글에서는 SAS Viya 4를 위한 Logging & Monitoring 기능에 대해 소개 드리겠습니다. 1. Logging & Monitoring 이란 무엇인가? Logging과 Monitoring은 해석 그대로, 해당 서비스에 대한 로그 기록과 상태를 시각적으로 표시해주는 것을 의미합니다. 기존 SAS Viya

自己組織化とは、自然界において個体が全体を見渡すことなく個々の自律的なふるまいをした結果、秩序だった全体を作り出すこと 2010年から存在した解決アイディアがついに実現可能に 今から遡ること十数年前の2010年頃、支援をしていた大手製造業の会社ではすでにデータ分析スキルの社員間でのばらつきと組織全体のスキルの向上、データ分析作業の生産性の向上、人材のモビリティへの耐性としてのデータ分析業務の標準化が課題となっていました。 当時ご相談をいただいた私を含むSASの提案チームは、SASが提供するアナリティクス•ライフサイクル•プラットフォームを活用することで、その問題を支援できることがすぐにわかりました。つまり、ビジネス課題から始まり、利用データ、データ探索による洞察、データ加工プロセス、予測モデリングプロセス、モデル、そしてそれをアプリケーションに組み込むディシジョンプロセスという、一連のアナリティクス•ライフサイクルにまたがるすべての作業を電子的に記録し、全体のプロセスそのものをモデリングし、利活用することで、自己組織的にナレッジが蓄積され、且つ活用されるということです。 しかし、当時のSASだけではない周辺のIT環境、すなわちPCやアプリケーションアーキテクチャなどのインフラ、データの所在、セキュリティ管理などがサイロ化していること、またSAS以外のModelOps環境もシステムごとにアーキテクチャがバラバラすぎたこと、また、お客様社内のデータリテラシーそのものもまだ課題が多かったため、SASを中心としても、実現にはあまりにも周辺の開発コストがかかりすぎたために、提案を断念しました。 時代は変わり昨今、クラウド技術の採用およびそれに伴うビジネスプロセスの変革と標準化が急速に進んでいます。それに歩調を合わせるように、SASの製品も、上記の当時から市場をリードしてきたMLOpsフレームワークをDecisionOpsへと昇華させ、クラウド技術を最大活用すべく、クラウドネイティブなアーキテクチャおよび、プラットフォームとしての一貫性と俊敏性を高めてきました。そしてついに最新版のSAS Viyaでは、アナリティクスライフサイクル全体にわたり、データからデータ分析プロセス全体の作業を電子的に記録し、管理し、活用することが可能となりました。 自己組織的にナレッジを蓄積活用するデータ分析資産のガバナンス 昨今のデータマネージメントの取り組みの課題 詳しくはこちらのブログをご参照いただきたいのですが、多くのケースで過去と同じ過ちを繰り返しています。要約すると、データ分析文化を醸成したい、セルフサービス化を広めたいという目的に対しては、ある1時点のスナップショットでの完成を目的としたデータカタログやDWH/DMのデータモデル設計は問題の解決にはならないということです。必ず5年後にまた別の担当者やプロジェクトが「これではデータ分析しようにもどのデータを使えばわからない、問題だ、整備しよう」となります。 では解決策はなんでしょうか。 静的な情報を管理したり整備するのではなく、日々変わりゆく、どんどん蓄積され、評価され、改善、進化し続ける、データ分析業務に関わるすべての情報を記録統制することです。つまり、以下の三つのポイントを実現することです。各ポイントの詳細は後段でご紹介しています。 ポイント1あらゆるデータ分析資産(ナレッジ)を管理 ポイント2データ品質管理の自動化・省力化とガバナンス ポイント3社内ソーシャルの力による自己組織的情報の蓄積 まずは、それぞれが何を意味しているかを説明する前に、これらを実現するとどのような世界になるのかをユーザーの声によって示してみたいと思います。 個々の自由にデータ分析をしているユーザーによる行動を記録することで、全体を見渡している誰かがヒアリングや調査をして情報を管理することなく、データ分析がどのように行われているかを管理・共有・再利用が可能となるのです。 誰が、どのような目的で、どのデータを、どのように使用したのか、そしてその結果はどうだったのか? このアプリケーションの出した判定結果の説明をする必要がある。このモデルは誰が作ったのか?どのような学習データを使用したのか?どのようなモデリングプロセスだったのか? よく使用されるデータはどれか? そのデータはどのように使用すれば良いのか?注意事項はなにか? データ分析に長けた人は誰か?誰が助けになってくれそうか? 企業全体のデータ品質はどのようになっているか? データ品質と利用パターンのバランスは適切か?誤った使い方をしているユーザーはいないか? など従来、社内勉強会を開催したり、詳しい人を探し出してノウハウを聞いたり、正しくないことも多い仕様書をひっくり返してみたり、そのようにして時間と労力をかけて得られていたデータ分析を自律的に行う際に重要となる社内ナレッジが、自己組織的に形成されるということです。 「情報資産カタログ」とは〜一般的な「データカタログ」との違い このような世界を実現する機能をSASでは、「情報資産カタログ」と呼んでいます。データ分析プロセス全体を管理・検索・関連付け・レポートできるようにするテクノロジーです。一般的に言われる、また多くの失敗の原因になる、「データカタログ」と対比するとその大きな違いが見えてきます。 こちらのブログでも述べましたが、データ分析者がセルフサービスでデータ分析を実践したり、初学者がなるべく自分自身で情報収集して、まずは標準的なデータ分析作業をマスターしたりするためには、既存ナレッジを活用する必要があります。一方で、そのようなナレッジは従来一部の優秀なデータ分析者に聞かないとわからなかったり、あるいはITシステム部門に質問して回答までに長い時間を要してビジネス機会を逸してしまう、という結果を招いていました。 既存ナレッジとは、どのようなデータを、どのような意図で、どのような目的で、どのように使い、どのようなアウトプットを得たかという一連の「考え方とやり方」であり、これは管理者が一時的にデータ分析者にヒアリングして「データカタログ」を整備して終わり、というものではなく、日々データ分析者たちの中で自律的に情報が作られていくものです。 ポイント1あらゆるデータ分析資産(ナレッジ)を管理 SAS Viyaでは、上述のアナリティクスライフサイクル各ステップのオブジェクトがすべて一元的に記録・管理されます。日々、新しく作られるレポート、データ加工プロセス、作成されるデータマートの情報が、自動的に管理され検索対象になっていきます。このようにアナリティクス・ライフサイクルの各ステップをすべて管理することで、データ、そのデータを使用しているレポート、そのデータを使用しているデータ加工フロー、その出力データ、さらにはそれを学習データとして使用している予測モデリングプロセスと作成されたモデル、これらを関連付けて見ることが可能となります。それにより例えば、ある目的に使用するデータを探している場合、参考にする業務名やプロジェクト名で検索をすることで、関連するレポートや、データ加工プロセスにたどり着き、そこから使用データやそのデータの使い方にたどり着くという効率的な情報の探し方が可能となります。 もちろん、この機能は昔からあるインパクト・アナリシス機能として、ITシステム部門が、データへの変更の影響調査ツールとして使用することも可能です。 ポイント2データ品質管理の自動化・省力化とガバナンス データ分析を組織的に行う際に気にすべきポイントの一つは、その正確性です。正しいマスターデータを使用しているか、適切な品質のデータを使用しているかは、最終的なアクションや意思決定の精度すなわち収益に影響します。また、結果に対する説明責任を果たすうえでもアクションに使用したデータの品質は属人的ではなく、組織的に管理されている必要があります。またデータ品質を組織的に管理することにより、データ分析の最初に行っていた品質確認という作業が省力化できます。また、属人的に行っていた品質確認作業も標準化されるため、組織全体のデータ分析作業の品質が向上します。 あるお客様では、DWHに格納するデータのETL処理において施すべき処理が実施されていないというミスがあるものの、データの数やETL処理があまりにも多いためそのミスを発見することが困難であるという状況にありました。網羅的な品質管理および品質レポートによってそのようなミスの発見が容易になります。 ポイント3社内ソーシャルの力による自己組織的情報の蓄積 前述のポイント1により基本的にはデータ分析者個人個人の自律的な活動が自動的に記録され、自己組織的に組織全体のナレッジとて蓄積され共有・再利用可能な状態が作られます。これは、データ分析者個人個人が特に意識しなくても自動的に実現できます。それに加えて、さらに意識的にこのプラットフォームを利用することで、蓄積されるナレッジに深みが増します。 例えば、あるビジネス課題をデータ分析で解決使用する場合のスタートは、「問い」です。上述のアナリティクス・ライフサイクルの一番左のスタートにあるものです。その際には、仮説設定をするためや仮説を検証する目的で、様々な角度から「データ探索」を行います。この初期のデータ探索プロセスは、その後のデータ加工やモデリングの根拠になっているため、ナレッジとしてまた説明責任の材料としてはとても重要になります。必ずしも最終的に使用したデータと同じデータを使うとも限らないので、自動的には他のデータ分析資産とは関連づきません。そのような探索プロセスも下記の図のように、同じプロジェクトフォルダに保存しておくことで、関連オブジェクトとして活用することが可能となります。また、プロアクティブに自信が使用したデータやレポートにコメントや評価を付与することで、より価値の高いナレッジへと育つことになります。 昨今企業内SNSなどで、オフィスツールの使い方などノウハウを共有をされている企業・組織もあるかと思います。それを全社規模のアナリティクス・プラットフォームで行うことで、データ分析に関わるナレッジをユーザー同士で培っていくイメージです。 まとめ 「このデータはこの目的に使えますか?」「あ、それはこの情報がないので使えないんですよ。こちらのデータを私は使ってますよ」データ分析者の間でよく交わされる会話です。この問いにいかに迅速に答えられるかが、データ分析の効率性と正確性を高めます。「情報資産カタログ」はまさにこの問いに答えるための機能なのです。

¿Te has planteado alguna vez como mejorar el rendimiento de tu plataforma SAS? ¿Qué es? La Administración Experta consiste en monitorizar los entornos SAS y realizar un mantenimiento reactivo y proactivo, así como atender a peticiones puntuales por parte de los equipos técnicos de los clientes. ¿Para qué? Con la

SAS, líder en analítica, invertirá US1,000ドル millones de dólares durante los próximos tres años para el desarrollo de soluciones analíticas avanzadas. Así lo anunció en el marco del evento SAS Innovate 2023, donde explicó que estos fondos se enfocarán en soluciones para necesidades específicas en industrias como la banca, gobierno,

SAS has redesigned the support page made just for administrators to provide them with a seamless experience to install and maintain their SAS environment.

In my blog series regarding SAS REST APIs (you can read all of my posts on this topic here) I outlined how to integrate SAS analytical capabilities into applications. I detailed how to construct REST calls, build body parameters and interpret the responses. I've not yet covered authentication for the

SAS 9.4M8 is available. Its focus is on security and updates to third-party technologies. It also updates the supported OS environments.

SAS expert Leonid Batkhan demonstrates how to automatically replicate/clone metadata users’ groups and roles from one user to another.

Since 2008, SAS has supported an interface for calling R from the SAS/IML matrix language. Many years ago, I wrote blog posts that describe how to call R from PROC IML. For SAS 9.4, the process of installing R and calling R from PROC IML is documented in the SAS/IML

Thank you to my co-author Raymond Thomas for his assistance on this post. Learn more about the SAS Certified Specialist: Administration of SAS Viya and how to prepare. Certification overview SAS is pleased to announce a new SAS Viya Administration certification. Recognizing the growing need of cloud computing and Kubernetes,

Change is hard and can be a bit scary. We tend to resist change as we get comfortable with our routines and how things work. However, many times we fail to see the benefits of that something new. Imagine if we didn't move from MS DOS to Windows? If we'd

In this SAS administration tutorial Leonid Batkhan presents various SAS programming solutions on how to identify and prevent duplicate LIBREFs in SAS 9 metadata.

Leonid Batkhan shows you how to write Windows batch scripts that allow for conditional execution and effective job scheduling.

The SAS Viya LTS 2021.2 release supports application multi-tenancy. This 3-part series reviews how authentication can be configured.

背景の紹介 これまでのSAS製品は、SAS 9でもSAS Viya 3.5でも、ほとんどがWindowsやLinuxのプラットフォームで動作していました。 そのため、Windowsクライアントを持つユーザーは、SMBサービスやWindowsのファイル共有機能を介して、これらのプラットフォームに保存されたファイルに簡単にアクセスすることができていたのです。 SASが開発した最新のクラウドネイティブ・データアナリティクス・プラットフォーム「SAS Viya」は、WindowsやLinuxなどのOS上で直接動作するのではなく、コンテナ/ポッドの形でKubernetes(以下、K8s)上で動作し、従来の製品とはアーキテクチャが大きく変わっています。K8s上で動作するサービスのコンテナ内のデータは一時的なものなので消えてしまう特徴があります。この点に対して、お客様は最新の製品を使用する際に、K8sに保存したデータをローカルのWindowsシステムからどのようにアクセスするのか、SASで作成したレポートなどのデータをどこに保存するのかという疑問を持つことが多いようです。 今回は、下記の図の構造のような、K8sに保存されているファイルを、比較的簡単な方法でWindowsクライアントと共有する方法をご紹介したいと思います。 本記事の内容は、Microsoft Azure上にデプロイされたSAS Viya Stable 2021年2月3日に基づいています。centos 7.9上で、kubectl、kustomization、azure cliなどのコマンドラインツールを利用する作業が含まれているので、Linux、Kubernetes、SAS ViyaのデプロイメントとAzureに関する一定の知識が必要です。また、お使いのクラウドベンダーや製品のバージョンによって、設定方法が異なる場合もありますので、詳細は各ドキュメントをご確認ください。 SAS Viya on Kubernetesが利用するストレージの紹介 まず、K8s上にデプロイされたSAS Viyaサービスを使用した場合のデータの保存方法について簡単に説明します。 例えば、SAS Studioを利用する場合、ユーザーがセッションを作成するたびに、SAS ViyaはK8s上に一つのコンテナを作成します。これは、ユーザーがセッションで実行したすべてのコードや操作がこのコンテナに入っているミニLinux内で実行されます。 ご存知のように、コンテナの最大の利点は、インストール作業や設定などが一切いらず、配置したらすぐに使えることです。コンテナが提供するサービスや機能を使用するために設定を行う必要はありませんが、同時に、コンテナ内のデータに加えた変更も保存されず、新しいセッションを作成するたびに、まったく同じ設定を持つまったく新しいコンテナが作成されます。 そのため、SAS Studioで作成した新しいデータを保存したい場合は、コンテナの外部にあるストレージに保存する必要があります。K8sではこの外部ストレージは永続ボリュームと呼びます。 永続ボリュームを利用することにより、SAS Studioのセッションが終了しても、作業中にユーザーが作成した新しいデータはちゃんと保存されています。次にユーザーが新しいセッションを作成する時、以前使用していた永続ボリュームが新しいセッションに自動的にマウントされ、ユーザーが永続ボリュームに保存されていたデータを使って引き続き作業できます。この記事で紹介するデータ共有方法も、こちらの永続ボリュームを利用しています。 データ共有するための設定方法 次に、K8sで作成したファイルをWindowsと共有する方法を紹介します。前述したように、作業中に発生したデータを永続ボリュームに保存することができるので、永続ボリュームをWindowsにマウントするだけで、作業用PCとK8sの間でデータを共有することができますが、実現方法は使用する永続ボリュームの外部ストレージの種類によって異なります。 AzureのK8sサービス上でSAS Viyaを利用する場合、使用する外部ストレージは、大体以下の3種類です。Azure Fileを共有ストレージとして使用する場合、追加のサーバは必要なく、使い方も比較的簡単なので、本記事ではAzure Fileを外部ストレージとして使用する場合の共有方法を紹介します。 - ネットワークファイルシステム(以下NFS) - Azure Disk - Azure File(本記事で紹介する方法) データを共有するためには、次のような手順が必要です。 これらの手順には、AzureとK8sの管理者権限と関連する知識が必要なため、一般的にはサーバ管理者やSAS Viya導入の担当者が行うことになることに注意してください。 1.ストレージクラスの作成 2.永続ボリューム要求の作成

Log4jの脆弱性に関する最近のニュースは、SASのお客様の多くにとって依然として最大の懸念事項です。ここでは、SASによる最新の活動と発見事項を皆様と共有したいと思います。 SASのお客様へ: SASソフトウェア環境およびSAS Cloudホスティング環境のセキュリティと完全性は常に当社の最優先事項です。SASのチームは、Log4j脆弱性に関する報道が出た後の早い時期(2021年12月中旬)に迅速に対応しました。オンプレミス環境のお客様のためには、影響を受けるSAS製品に関する情報はもとより、推奨されるアクションもご案内しました。SAS Viya 2021年2月2日には、アップデートされたバージョンのLog4jが含まれています。加えて、当社は「loguccino」という無償ツールをリリースしました。お客様はこれを使うことで、ご利用中のSAS 9.4およびSAS Viya 3.x環境内にある脆弱なlog4jファイル群を検出し、パッチを適用することができます。 SAS Cloudホスティング環境のお客様のためには、「こうした脆弱性が悪用される可能性のある、この環境の複数の側面」を即座に強固にしました。具体的には、ネットワークベースのポリシーの厳格化や監視の増強などです。当社では「これらの公表された脆弱性に特化した形での、SASソフトウェアに関連した攻撃」のエビデンスは一切検知しておりません。 さらなる調査の結果、当社では「Log4j脆弱性自体は深刻であるものの、SASがホスティングされているシステム内におけるLog4jのコンフィグレーションおよび利用法では、エクスポージャーは極めて限定的」と判断しました。いかなる未認証ユーザー(=既存のアクセス権限を持たないユーザー)も、リモートコード実行脆弱性(RCE脆弱性)をトリガーすることはできません。これらの発見事項と既に実施済みの予防措置とを踏まえ、当社では「SAS Cloud内のお客様のSASアプリケーションとデータは安全性が維持されている」という確信を感じています。 さらなる詳細については、本件に関するSAS Security Bulletin(セキュリティ速報)をご覧ください。 ご利用中のSAS環境の生産性・安全性の維持に関する皆様の継続的なパートナーシップに感謝いたします。また、SASのお客様でいてくださり、ありがとうございます! セキュリティ速報のハイライト 上記の速報のアップデートに関する通知を受け取るには、SAS Support Communitiesのトピック「Updates on log4j Remote Code Execution Vulnerability (CVE-2021-44228)」をサブスクライブするか、このRSSフィードをフォローしてください。 SASでは、お客様のために "監査済みの自動化されたアプローチ" を提供する取り組みの一貫として、「loguccino」という脆弱性パッチスクリプトを開発済みです。このloguccinoは「logpresso」に似たツールですが、SASソフトウェア向けにカスタマイズされています。このツールはSAS 9.4およびSAS Viya 3環境を修復するために特別に設計されており、脆弱なLog4j JARファイルを再帰的に検索し、JndiLookupクラスを取り除いた上で、この脆弱性を含まない状態でJARを再パッケージ化します。 上記の速報には、SASがアップデート済みバージョンのLog4jを自社ソフトウェア内にデリバリーするにあたっての計画とタイムラインも記載されています。 SAS Viya 2020.1、SAS Viya 3.5、SAS Viya 3.4プラットフォームおよびSAS 9のSAS Logonプロセス内でのLog4jの利用に関してSASが実施した継続的および継続中の調査では、「CVE-2021-44228に関するコミュニティの理解を踏まえると、未認証のRCEエクスプロイトは現時点では不可能である」という結論に達しています。 大手の脆弱性スキャニング・ベンダー(Qualys、Rapid7、Tenable)はすべて、「この脆弱性に関連した最も一般的な攻撃ベクトル群をチェックするための、アップデートされたシグニチャ群」をリリース済みです。 最後に念のため繰り返しますが、お客様はいつでも当社のSupportサイトで最新のセキュリティ速報(英語)をご覧いただけます。 この記事は、英語版のオリジナルをもとにSAS Institute Japanが翻訳および編集したものです。

Read this bulletin for the SAS response to CVE-2021-44228, the Apache Log4j vulnerability.

This post is written in the hopes of easing the SAS Viya deployment process for novices like me. Firstly, deploying SAS Viya, like most enterprise software packages, isn't a skill we're innately born with. We're going to need a little help, some good documentation, and time to absorb the intricoes

Think about what a modern implementation of SAS looks like for a customer. Programmers rely on robust environments to run the models and programs that answer business questions. These environments can be different for platforms like SAS® 9 and SAS® Viya®. They can be deployed across distributed servers, either on

SAS' Ben Yarbrough reveals the four questions to answer and four steps to take as you transition to SAS Viya.