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| SAS, vers une évolution plutôt qu’une disparition
Avec la montée en puissance de la data et l’explosion des volumes d’informations à traiter, les entreprises recherchent des solutions efficaces pour analyser et exploiter leurs données. L’une des solutions les plus reconnues et robustes dans ce domaine est SAS (Statistical Analysis System). Cependant, l’évolution rapide du secteur des technologies et l’émergence de nouvelles solutions ont suscité des interrogations : SAS est-il voué à disparaitre, ou peut-il encore s’adapter aux exigences du marché moderne ?
Présentation de SAS
SAS est une plateforme logicielle développée dans les années 1970, initialement pour la gestion statistique dans les universités. Aujourd’hui, elle est devenue l’un des piliers dans le domaine de la data analyse. La solution propose une large gamme d’outils, notamment pour :
- L’analyse statistique
- La gestion de données
- Le machine learning
- L’analyse prédictive
- La business intelligence (BI)
Avantages et inconvénients
SAS est particulièrement reconnu pour sa robustesse et sa fiabilité. Ses capacités d’analyse avancée permettent aux utilisateurs de manipuler et analyser de vastes ensembles de données complexes.
Réputé pour sa capacité à gérer des ensembles de données massifs, il n’est pas limité par la taille des datasets, contrairement à certains concurrents.
Les outils de modélisation statistique de SAS sont parmi les plus précis du marché. Cette précision est l’une des raisons pour lesquelles il est couramment utilisé dans des secteurs critiques, comme la finance et la santé.
SAS offre une large palette d’outils intégrés pour divers besoins d’analyse, qu’il s’agisse de modèles statistiques basiques ou de machine learning avancé. Cette polyvalence est un grand atout pour les utilisateurs qui ont besoin d’une solution complète.
Le support proposé par SAS est exceptionnel, avec des ressources abondantes pour accompagner les utilisateurs, y compris des documentations, des formations et une communauté d’utilisateurs active.
Cependant, SAS n’est pas sans ses défauts.
SAS est une solution propriétaire, avec des licences coûteuses. Pour les petites entreprises ou les startups, cela peut être un frein, surtout lorsque des alternatives open-source existent sur le marché, comme R ou Python.
Bien que SAS propose de nombreuses fonctionnalités, sa prise en main peut être ardue pour les nouveaux utilisateurs.
Comparé à des langages plus flexibles comme Python ou R, SAS peut parfois paraître rigide pour les data scientists qui souhaitent un environnement plus libre pour le développement de modèles sur mesure.
Comparaison avec d'autres solutions de data analytics
SAS vs R et Ptyhon
R et Python sont deux des principales alternatives open-source à SAS pour l’analyse de données. Ils offrent une plus grande flexibilité, surtout avec la disponibilité de nombreuses bibliothèques pour le machine learning, comme scikit-learn, TensorFlow, ou pandas pour Python. De plus, ces outils sont gratuits, ce qui les rend attractifs pour les entreprises cherchant à réduire leurs coûts.
Toutefois, contrairement à R et Python, SAS est mieux adapté pour les utilisateurs qui recherchent une solution packagée, prête à l’emploi et avec un support commercial.
Là où SAS se distingue, c’est dans ses capacités à gérer de manière fluide et sécurisée des environnements de production à grande échelle, un domaine où les solutions open-source peuvent nécessiter plus de maintenance et de personnalisation.
SAS vs Power BI et Tableau
Power BI et Tableau sont deux plateformes largement utilisées pour la business intelligence et la visualisation de données. Tandis que SAS excelle dans l’analyse statistique et le traitement de données avancé, ces outils se concentrent davantage sur la visualisation et la prise de décision basée sur des tableaux de bord visuels.
Si vous recherchez une solution centrée sur la visualisation des données, SAS pourrait ne pas être le meilleur choix, car Tableau et Power BI offrent des outils plus intuitifs et visuellement engageants pour représenter graphiquement des informations.
Alors, SAS est-il la meilleur solution d'analyse de données
La réponse dépend des besoins spécifiques de votre entreprise. SAS reste une référence incontournable dans les environnements où la robustesse, la précision et la sécurité sont primordiales, notamment dans les secteurs fortement réglementés. Son vaste éventail de fonctionnalités, son support technique et sa fiabilité en font un choix idéal pour les grandes entreprises et les secteurs spécialisés.
Cependant, pour des petites entreprises, des startups, ou des projets nécessitant de la flexibilité et un budget limité, des solutions open-source comme R ou Python, ou des plateformes de BI plus accessibles, comme Tableau ou Power BI, peuvent s’avérer être de meilleures alternatives.
En somme, SAS est l’un des meilleurs outils d’analyse de données sur le marché, mais pas nécessairement le meilleur pour tous les cas d’utilisation.
Conclusion
SAS n’est probablement pas voué à disparaître, mais il doit clairement évoluer pour rester compétitif. Alors que de nombreuses entreprises se tournent vers des solutions open-source et cloud pour leurs besoins en analyse de données, SAS doit prouver qu’il peut offrir une valeur ajoutée unique qui justifie son coût et sa place sur le marché. La clé de la survie de SAS réside dans sa capacité à combiner sa robustesse historique avec l’agilité moderne requise par les environnements cloud et les technologies émergentes.
En fin de compte, SAS n’est pas prêt à disparaître, mais sa survie dépendra de sa capacité à anticiper les changements du marché et à innover pour répondre aux attentes croissantes des entreprises en matière de rapidité, d’intégration et de flexibilité.
