¿Qué es SAS?
SAS significa S tatistical A nálisis S oftware que se utiliza para datos de Analytics. Le ayuda a utilizar técnicas y procesos cualitativos que le permiten mejorar la productividad de los empleados y las ganancias comerciales. SAS se pronuncia como SaaS.
En SAS, los datos se extraen y categorizan, lo que le ayuda a identificar y analizar patrones de datos. Es un paquete de software que le permite realizar análisis avanzados, inteligencia empresarial, análisis predictivo, gestión de datos para operar de manera efectiva en las condiciones comerciales cambiantes y competitivas. Además, SAS es independiente de la plataforma, lo que significa que puede ejecutar SAS en cualquier sistema operativo, ya sea Linux o Windows.
¿Qué significa R?
R es un lenguaje de programación ampliamente utilizado por científicos de datos y grandes corporaciones como Google, Airbnb, Facebook, etc. para el análisis de datos.
El lenguaje R ofrece una amplia gama de funciones para cada manipulación de datos, modelo estadístico o gráfico que necesite el analista de datos. R ofrece mecanismos incorporados para organizar datos, ejecutar cálculos sobre la información dada y crear representaciones gráficas de esos conjuntos de datos.
¿Por qué utilizar SAS?
- Acceda a archivos de datos sin procesar y datos en una base de datos externa
- Analizar datos usando técnicas estáticas, descriptivas, multivariantes, pronósticos, modelado y programación lineal.
- Le ayuda a administrar la entrada, el formato, la conversión, la edición y la recuperación de datos
- La función de análisis avanzado le permite realizar cambios y mejoras en las prácticas comerciales
- Ayuda a las empresas a conocer sus datos históricos
¿Por qué usar R?
- R ofrece construcciones de programación útiles para análisis de datos como condicionales, bucles, instalaciones de entrada y salida, funciones recursivas definidas por el usuario, etc.
- R tiene un ecosistema rico y en expansión y mucha documentación disponible en Internet
- Puede ejecutar esta herramienta en una variedad de plataformas, incluidas Windows, Unix y MacOS
- Buenas capacidades gráficas Compatible con una extensa red de usuarios
Historia de SAS
- SAS fue desarrollado por Jim Goodnight y John Shall en 1970 en la Universidad de Carolina del Norte.
- Inicialmente, fue desarrollado para Investigación Agrícola.
- Más tarde, se expandió a una gama de herramientas para incluir análisis predictivo, gestión de datos, BI, entre otros.
- Hoy en día, 98 de las principales empresas del mundo en Fortune 400 utilizan la herramienta analítica de datos SAS para el análisis de datos.
Historia de R
- 1993- R es un lenguaje de programación desarrollado por Ross Ihaka y Robert Gentleman
- 1995: R distribuida por primera vez como una herramienta de código abierto bajo licencia GPL2
- 1997: Se funda el grupo principal R y CRAN
- 1999: Lanzamiento del sitio web de R, r-project.org
- 2000: R 1.0.0 lanzado
- 2004: R 2.0.0 lanzado
- 2009: Primera edición del R Journal
- 2013: R 3.0.0 lanzado
- 2016: Adopción del nuevo logo R
SAS vs. R
| Parámetros | SAS | R |
| Disponibilidad / Costo | SAS es un software comercial, por lo que necesita una inversión financiera. | R es un software de código abierto, así que cualquiera puede usarlo. |
| Facilidad de aprendizaje | SAS es la herramienta más fácil de aprender. Por lo tanto, las personas con conocimientos limitados de SQL pueden aprenderlo fácilmente. | Los programadores de R necesitan escribir códigos largos y tediosos. |
| Habilidades estadísticas | SAS ofrece un paquete poderoso que ofrece todo tipo de análisis y técnicas estadísticas. | R es una herramienta de código abierto que permite a los usuarios enviar sus propios paquetes / bibliotecas. Las últimas tecnologías a menudo se lanzan en R primero. |
| Compartición de archivos | No puede compartir archivos generados por SAS con otro usuario que no utilice SAS. | Dado que cualquiera usa r, es mucho más fácil compartir archivos con otro usuario. |
| Actualizaciones | SAS actualizado con relativamente menos frecuencia. | R es una herramienta de código abierto, por lo que se actualiza continuamente. |
| Cuota de mercado | Actualmente, SAS se enfrenta a una dura competencia de R, y otras herramientas analíticas de datos, como resultado, la participación de mercado de SAS está disminuyendo gradualmente. | R ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos cinco años con su creciente popularidad. Por eso su cuota de mercado está aumentando rápidamente. |
| Capacidades gráficas | SAS tiene un buen soporte gráfico. Sin embargo, no ofrece ninguna personalización. | El soporte gráfico de la herramienta R es deficiente. |
| Atención al cliente | SAS brinda soporte al cliente dedicado. | R tiene las comunidades en línea más grandes, pero no tiene soporte de servicio al cliente. |
| Soporte para el aprendizaje profundo | El aprendizaje profundo en SAS todavía se encuentra en sus primeras etapas y hay mucho por lo que trabajar antes de que madure. | R ofrece integraciones avanzadas de aprendizaje profundo. |
| Escenario de trabajo | La herramienta analítica SAS sigue siendo líder del mercado en lo que respecta a trabajos corporativos. Muchas grandes empresas todavía trabajan en SAS. | Se ha informado que los empleos en R han aumentado en los últimos años. |
| Rango de salario | El salario promedio de cualquier programador SAS es de $ 81,560 por año en los EE. UU. | El salario promedio de un programador "R" varía de aproximadamente $ 127,937 por año para un científico de datos a $ 147,189 por año. |
| Mejores características |
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| Empresas famosas que utilizan | Airbnb, StacShare, Asana, Hubspot | Instacart, Adroll, Opbandit, Custora |
| Clasificación TIOBE | 22 | dieciséis |
Característica de R
- R le ayuda a conectarse a muchas bases de datos y tipos de datos
- Una gran cantidad de algoritmos y paquetes de estadísticas flexibles
- Ofrece una facilidad de almacenamiento y manejo de datos eficaz
- Recopilar y analizar datos de redes sociales
- Entrene máquinas para hacer predicciones
- Extraer datos de sitios web
- Una colección completa e integrada de herramientas intermedias para el análisis de datos.
- Interfaz con otros lenguajes y capacidades de scripting
- Flexible, extensible y completo para la productividad
- Plataforma ideal para visualización de datos
Características de SAS
- Investigación operativa y gestión de proyectos
- Formación de informes con gráficos estándar
- Actualización y modificación de datos
- Potente lenguaje de manejo de datos
- Leer y escribir casi cualquier formato de datos
- Las mejores funciones de limpieza de datos
- Le permite interactuar con múltiples sistemas host
El veredicto final
Después de comparar algunas diferencias principales entre ambas herramientas, podemos decir que ambas tienen su propio conjunto de usuarios. Hay muchas empresas que prefieren SAS debido a problemas de seguridad de los datos, que muestran que a pesar de una caída en un año reciente, todavía hay una gran demanda de profesionales certificados por SAS.
Por otro lado, R es una herramienta ideal para aquellos profesionales que desean realizar un trabajo de análisis de datos rentable y profundo. El número de empresas emergentes está aumentando en todo el mundo. Por lo tanto, la demanda de desarrolladores con certificación R también está aumentando. Actualmente, ambos tienen el mismo potencial de crecimiento en el mercado y ambos son herramientas igualmente populares.