SAS Studio 2026: Benefits, Features & Pricing

Not the best but the worst. There is always room for improvement

Ho lavorato con il team che ha configurato SAS Studio e garantito una corretta diffusione in azienda. La diffusione del software in se è risultata molto semplice, essendo lo stesso basato sul cloud, la sua configurazione e l’integrazione con i servizi in azienda, invece, è risultata abbastanza complessa. La documentazione, infatti, non sempre era sufficiente a risolvere i dubbi del team IT ed il supporto SAS non sempre risultava reattivo nelle risposte alle domande effettuate. Utilizzo, inoltre, SAS Studio per estrarre e manipolare grandi quantità di dati su richiesta di uffici terzi, seguendo le istruzione da questi forniti. SAS Studio, in questo, risulta eccellente, la manipolazione del dato è semplice, altamente personalizzabile e non lenta, neanche in presenza di grandi volumi di dati.

SAS Studio, nell’esercizio del mio ruolo, mi consente di effettuare analisi di dettaglio sugli studi clinici contatti e generare report che sintetizzino gli esiti. L’applicativo mi consente di gestire database di grandi dimensioni con velocità. Con Sas Studio, grazie alle sue procedure ed al dettaglio delle stesse disponibili online sul sito ufficiale, trovo particolarmente semplice eseguire qualsiasi tipo di analisi che mi aiuti ad interpretare il risultato degli studi condotti sul campo e trarre conclusioni utili per l’azienda

Ho utilizzato SAS studio in vari progetti, prevalentemente nel settore bancario e finanziario, per sviluppare modelli sul rischio di credito. Il software è stato in grado di gestire, in una delle esperienze, fonti dati provenienti da più istituti, messi a fattor comune per migliorare le capacità del modello di probabilità di default. La potenza di calcolo della piattaforma è tutta online e questo gli ha permesso di gestire in modo ottimale la grande quantità di dati. Inoltre, il fatto che anche i codici SAS siano conservati online ha permesso la collaborazione, in contemporanea, dei colleghi di ogni istituto coinvolto nel progetto. Elemento che ha permesso un rapido sviluppo e una buona interpretazione dei dati.

Nel corso della mia carriera ho utilizzato SAS Studio per lo studio e la riclassificazione di bilanci aziendali. La possibilità di scrivere codice generalizzato mediante le macro mi ha permesso di sviluppare un codice in grado, attraverso le giuste opzioni, in base alla tipologia di input che sta ricevendo, di calcolare dai bilanci gli indici di performance e di riclassificarli. La scrittura delle macro ha richiesto molto tempo, poi però recuperato nel corso negli anni nel suo uso.

Nel corso della mia carriera ho utilizzato SAS Studio su vari progetti di forecasting finanziario e di data quality. Il software è semplice da usare e la curva di apprendimento si è rivelata abbastanza rapida anche su risorse del team che non lo avevano mai utilizzato. La possibilità di scrivere macro generiche da utilizzare e riutilizzare all’occorrenza velocizza il processo di sviluppo e, per una società di consulenza coinvolta in più progetti, crea economie di scala

Ho utilizzato Sas studio per lo sviluppo di un modello EAD (exposure at default) in ambito AIRB (advance internal rating based) presso un istituto finanziario, in qualità di consulente esterno. SAS studio è stato utilizzato per ogni fase dello sviluppo, che di seguito descrivo brevemente. In primo luogo sono stati caricati i dati necessari alla sviluppo del modello EAD. I dati erano disponibili in file .csv di grandi dimensioni e sono stati caricati in tempi ragionevoli e con semplicità con l’uso della proc import. In secondo luogo i dati sono stati sottoposti a processo di data quality, filtrati (con l’uso di passi di dati e le opzioni if e where) ed aggregati, mediante proc summary e proc sql, al fine da ottenere una lista di variabili esplicative. Le bontà della variabili esplicative è stata testata mediante regressione lineare (proc reg) ed il metodo della regressione quantilica (proc quantreg). Una volta selezionate le variabili maggiormente performanti è stato stimato il modello vero e proprio mediante regressione lineare. In ultimo la bontà del modello è stata valutata considerando la statistica R2 ed effettuando un back-testing su dati non inseriti all’interno del campione di sviluppo.

Nel corso della mia attività da consulente ho utilizzato SAS, insieme al team che seguo, per costruire modelli predittivi complessi per differenti topologie di clienti, i quali avevano la necessità di prendere decisioni strategiche su possibili scenari futuri. Il software è sempre stato stabile e veloce anche nell’esecuzione di operazioni con grandi quantità di dati. La possibilità di creare macro generiche, per le prime operazioni di data quality ad esempio, velocizza il lavoro dei team, che possono sfruttare quanto fatto in precedenza e adattarlo a nuove situazioni. La diffusione del software, inoltre, rende semplice il passaggio di consegna Consulente-cliente.