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When it comes to exceeding “average,” school districts know it’s no easy feat. Improving student academic growth and achievement takes hard work, careful planning and a clear vision. Leaders like Kim Buryanek – the superintendent for Iowa’s Denison Community School district – and Nick Bradley, assistant principal at Denison Middle
Generative AI (GenAI) has moved past its experimental phase. It is now deeply embedded in core business workflows, from sophisticated financial modeling and predictive analytics to dynamic content creation and strategic decision-making. This means the very definition of a “job-ready” professional has dramatically changed. Global surveys reveal the same trend:
SAS Innovate on Tour México fue simplemente extraordinario. El 9 de septiembre, Ciudad de México se convirtió en el epicentro de la innovación con propósito. Reunimos a líderes empresariales, expertos técnicos y visionarios del sector público para explorar cómo los datos y la inteligencia artificial pueden transformar decisiones, procesos y
With AI emerging as an increasing priority for organizations across all industries, it is critical for business and technology leaders to ensure AI is adding transformational value. That was the central theme in a recent conversation SAS CTO Bryan Harris had with streaming news channel Ticker. Harris shared his perspective
I've often wondered about the logic that the SGPLOT procedure in SAS uses to determine whether a set of graphical overlays will receive identical attributes or different attributes. (Recall that color, size, line style, and marker symbol are all examples of attributes.) I know that when you plot grouped data
Authors: Subbu Pazhani and Rob Pratt Large-scale real-world optimization problems with advanced business rules are often difficult to solve with standalone traditional optimization algorithms. Metaheuristic algorithms often complement these traditional optimization techniques. These are a class of powerful and flexible algorithms designed to address complex optimization problems, which traditional methods
A new report from MIT estimates 95% of AI projects will fail. That’s staggering. Corporate GenAI pilots are failing to deliver significant revenue growth or measurable impact. The primary issues are not the quality of AI models, but a “learning gap” and flawed enterprise integration. Recent findings from the SAS
With AI, insurance underwriting evolves – and insurers can choose to manage the decisions of their AI agents.
With strong governance, data quality and thoughtful integration, agentic AI can transform insurance underwriting.
The emergency department (ED) has always been the front line of patient care – fast, chaotic and often lifesaving. But behind every quick decision made by a clinician, there’s a critical dependency: the lab. The link between EDs and hospital labs has a rich history, rooted in science, technology and
At SAS Innovate in Orlando, our partners shared how they’re driving meaningful change with SAS®. From strengthening financial services with AI-powered AML solutions, to helping marketers build privacy-conscious personalization, to enabling scalable, cloud-based analytics, they’re showing what’s possible when innovation meets collaboration. In the video above, you’ll hear directly from
In data analysis, sometimes we need to perform a preliminary task before we can analyze data. Often the task needs to be performed only once per session. For example, you might need to download or merge data prior to your analysis. Or you might need to define or load a
AI時代におけるSASの新たな価値 ~40年の信頼を礎に、日本市場で描く成長戦略~ 2025年8月25日付の週刊BCNでは、日本法人代表の手島主税とSAS米国本社のグローバルチャネルセールス担当VP スーザン・デュシュノーへのインタビューを通じて、AI時代におけるSASの進化と国内戦略が紹介されました。以下にその要点をまとめました。 [週刊BCN掲載記事] https://www.weeklybcn.com/journal/feature/detail/20250828_211479.html ■ 意志決定を支える「アナリティクス」の本質 SASは50年にわたりアナリティクスのリーディングカンパニーとして企業の意志決定を支えてきました。 日本法人代表の手島主税は、「アナリティクスとは単なる分析ではなく、人が意志決定に至るまでのプロセス」と定義。データそのものに価値はなく、意味を持たせて初めてインテリジェンスが生まれると強調しています。 ■ SAS Viya:先進的なアナリティクス・プラットフォーム 「SAS Viya」は、データ準備からAIモデルの構築・運用、意思決定の自動化までを一貫して支援する次世代のアナリティクス・プラットフォームです。クラウドやオンプレミスなど多様な環境に対応し、業務別の分析モデルも活用可能。AIと統計解析の因果検証力を組み合わせ、より精度の高い意志決定を支援します。 ■ 日本市場での成長と課題解決へのアプローチ 日本法人は現在「過去最高の規模で成長中」。既存ユーザーのデータ活用が進む一方で、新規ユーザーの獲得も順調。SASは、ビジネス目的から逆算したデータ整理・保存・分析モデル構築の支援を通じて、データを「価値創出のレイヤー」へと引き上げることを目指しています。 ■ パートナー戦略:多様な連携でエコシステムを構築 ISVやSIer、コンサルティング企業など多様なパートナーと連携し、それぞれの強みを活かしたエコシステムを構築中。SIerにはコンサルティングスキルの育成支援も行い、「市場に合わせたパートナー戦略」を推進しています。 ■ SAS米国本社の視点:日本市場は「極めて重要」 SAS米国本社のグローバルチャネルセールス担当VP スーザン・デュシュノーは、日本市場を「固有のニーズに適合した戦略が必要な重要市場」と位置づけ。AIの倫理的活用や中堅中小企業支援にも注力し、グローバル戦略と日本の成功事例の相互展開を視野に入れています。
Wes was ready for a change. “I wasn’t happy in my previous role, and decided to embark on a job search. I came across the role at SAS on LinkedIn and immediately applied,” Wes recounts. “The position was perfectly aligned to my career goals and aspirations – it almost felt
La IA Generativa está transformando el panorama empresarial a una velocidad sin precedentes, habilitando desde asistentes inteligentes y generación automática de contenidos hasta simulaciones complejas y nuevos modelos de negocio. Tecnologías como los modelos de lenguaje grandes (LLM), los gemelos digitales y los sistemas de diseño automatizado están redefiniendo la