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# Migrazione da SAS a PySpark

> Migra i flussi di lavoro di analisi SAS su un'infrastruttura PySpark moderna

export const PromptBlock = ({children, type, agent, intent, playbookId}) => {
  var utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=prompt-block';
  var tag = 'docs-use-case-gallery';
  var agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  var label = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin' : type === 'playbook' ? 'Create Playbook' : type === 'knowledge' ? 'Add to Knowledge' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin' : 'Try in Devin';
  var buildUrl = function (text) {
    var encoded = encodeURIComponent(text);
    if (type === 'schedule') return 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
    if (type === 'playbook') return 'https://app.devin.ai/settings/playbooks/create?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (type === 'knowledge') return 'https://app.devin.ai/knowledge?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (agent === 'ada') return 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true&prompt=' + encoded;
    return 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
  };
  const ref = React.useRef(null);
  const [href, setHref] = React.useState('#');
  React.useEffect(() => {
    if (!ref.current) return;
    var codeEl = ref.current.querySelector('pre code');
    if (codeEl) {
      var text = codeEl.textContent.trim();
      if (text) setHref(buildUrl(text));
    }
    var header = ref.current.querySelector('[data-component-part="code-block-header"]');
    if (header && !header.querySelector('.prompt-block-devin-link')) {
      var link = document.createElement('a');
      link.href = href;
      link.target = '_blank';
      link.rel = 'noopener noreferrer';
      link.className = 'prompt-block-devin-link';
      link.style.cssText = 'display:inline-flex;align-items:center;gap:6px;text-decoration:none;color:#fff;font-size:11px;font-weight:500;padding:4px 10px;border-radius:6px;white-space:nowrap;background:#317CFF;transition:background 0.2s;margin-left:8px;';
      link.innerHTML = '<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="12" height="12" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M18 13v6a2 2 0 0 1-2 2H5a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h6"/><polyline points="15 3 21 3 21 9"/><line x1="10" y1="14" x2="21" y2="3"/></svg> ' + label;
      link.onmouseenter = function () {
        link.style.background = '#2968D9';
      };
      link.onmouseleave = function () {
        link.style.background = '#317CFF';
      };
      header.appendChild(link);
    }
    var existingLink = ref.current.querySelector('.prompt-block-devin-link');
    if (existingLink && href !== '#') existingLink.href = href;
  });
  return <div className="prompt-block" ref={ref}>{children}</div>;
};

<div id="overview">
  ## Panoramica
</div>

Devin può aiutarti a migrare i flussi di lavoro di analisi legacy basati su SAS a moderni flussi di lavoro PySpark, permettendoti di sfruttare l’elaborazione dati su scala cloud, ridurre i costi di licenza e integrarti con moderne piattaforme dati. In quanto tecnologia open source, PySpark offre la scalabilità e la flessibilità necessarie per l’analisi dei big data, mantenendo al contempo il livello di affidabilità enterprise di SAS. Inoltre, i clienti possono usare Devin anche per migrare verso provider cloud-native come BigQuery e Snowflake!

<div id="case-study">
  ## Caso di studio
</div>

<Card title="Caso di studio sulla migrazione di Nubank" icon="building" href="https://devin.ai/customers/nubank">
  Scopri come Nubank ha migrato con successo i propri sistemi ETL legacy utilizzando Devin, ottenendo miglioramenti significativi nella velocità di sviluppo e nella qualità del codice.
</Card>

<div id="why-migrate-from-sas-to-pyspark">
  ## Perché migrare da SAS a PySpark?
</div>

<div id="business-benefits">
  ### Benefici aziendali
</div>

* **Riduzione dei costi**: Elimina i costi di licenza SAS
* **Scalabilità cloud**: Elabora insiemi di dati più grandi con risorse cloud elastiche
* **Ecosistema moderno**: Si integra con moderni strumenti per i dati (Databricks, AWS EMR, Azure Synapse)
* **Open source**: Sfrutta le innovazioni della community ed evita il lock-in verso un singolo fornitore

<div id="technical-advantages">
  ### Vantaggi tecnici
</div>

* **Elaborazione distribuita**: Gestisci grandi dataset su cluster
* **Analisi in tempo reale**: Supporta carichi di lavoro batch e in streaming
* **Distribuzione flessibile**: Esegui on-premises, nel cloud o in ambienti ibridi
* **Ecosistema ricco**: Accesso alle ampie librerie di data science di Python

<div id="additional-resources">
  ## Risorse aggiuntive
</div>

* [Documentazione PySpark](https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/)
* [Devin Playbooks](/it/product-guides/creating-playbooks) - Crea flussi di lavoro di migrazione riutilizzabili
* [Devin Knowledge](/it/product-guides/knowledge) - Memorizza modelli e soluzioni specifici per SAS

<div id="related-use-cases">
  ## Casi d'uso correlati
</div>

* [Migrazione e modernizzazione](/it/use-cases/migration-modernization)
* [Analisi dei dati](/it/use-cases/data-analysis)
* [Testing e refactoring](/it/use-cases/testing-refactoring)