在SAS总部工作了18年的技术专家魏继法表示，企业非常注重数据安全和数据隐私，为此SAS在2006年左右开发了Model Manager分析模型管理工具，一方面便于管理用户的分析模型库，另一方面可把已有分析模型部署到企业数据库里，而不需要企业把自己的数据导入SAS。
Armistead说，40年来SAS的成功秘诀在于听取客户声音，以及为企业级用户提供可扩展的数据分析解决方案，从而能适应大型企业的分布式计算环境和需求。
紧跟计算架构的演进
在SAS工作了14年的Oliver Schabenberger从2009年开始负责Analytical Server，这是当时对于多核分布式高性能计算架构的响应，Oliver现为SAS研发副总裁。之前的SAS软件是单机单线程计算，Analytical Server从数据管理和计算层进行了隔离，可在单机24线程、多机群的分布式环境中，完成海量数据分析的任务。
（上图为SAS公司研发副总裁Oliver Schabenberger）
对于SAS用户来说，前端可以使用任何终端设备，包括网页、瘦客户端、笔记本、平板电脑、手机等，后端就是Analytic Server处理海量数据计算与分析，这也是SAS对于后来的云计算、大规模并行计算、分布式数据分析等的解决方案。采用了独特算法的Analytical Server可以把大数据当成“小数据”来处理，这对于物联网和可视化分析来说非常重要。