Migrer vers WPS Analytics
Pourquoi migrer
Migrer des programmes SAS
Consolidation de l’Open Source
Implémentation sur Cloud
Pourquoi migrer
- Exécuter des programmes nouveaux ou existants écrits en langage SAS sans installer de produits tiers
- Investissement amorti en général en moins de 12 mois, avec 50 à 70 % d’économies (d’après les commentaires de nos clients)
- Combiner dans un même programme le langage SAS et des langages Open source tels que Python, R et SQL
- Résoudre les besoins en matière de gouvernance
- Déployer des outils d’analyse via API à la demande en temps réel
- Moderniser et pérenniser vos outils d’analyse grâce à une plate-forme ouverte aux nouvelles technologies
Egaler, combiner, moderniser
La migration peut être réalisée par phases ou en un seul projet
Egaler : Une migration simple permet d’égaler votre architecture actuelle sur site ou mainframe pour exécuter vos programmes en langage SAS actuels
Combiner : Une migration plus ambitieuse permettrait de profiter de la possibilité de mélanger Python, R et SQL avec le langage SAS
Moderniser : Une prise en charge globale de l’architecture permet de moderniser en passant au Cloud, à une nouvelle plate-forme sur site, ou même à un système hybride sur site et sur Cloud
Plus qu’un environnement de langage SAS
Une plate-forme pour les développeurs et utilisateurs métier d’outils d’analyse de données :
- Outils de développement pour l’ingénierie des données, la science des données et la modélisation prédictive, avec environnements de workflow et de programmation classique
- Gouvernance et contrôle centralisé de l’accès aux données pour les développeurs et utilisateurs métier d’outils d’analyse déployés
- Fonctionnalités de déploiement pour les programmes écrits en langage SAS, Python et R
- Déploiement de programmes comme API RESTful pour utilisation partagée à la demande
- Collaboration et communication entre utilisateurs individuels et groupes ayant divers niveaux de connaissance en programmation via l’interface de programmation Workbench
- Intégration à Git pour la gestion du code et le contrôle des versions, que ce soit entre utilisateurs ou entre environnements de développement et de déploiement
- Prise en charge des volumes de données en expansion constante grâce à la connectivité Big Data, mainframe, Cloud et sources de données traditionnelles