SAS vs R: ¿Cuál es la diferencia entre R y SAS?

¿Qué es SAS?

SAS significa Statista Análisis SSoftware que se utiliza para análisis de datos. 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.

In 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 y gestión de datos para operar de forma eficaz en condiciones comerciales competitivas y cambiantes. 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.

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 proporcionada y crear representaciones gráficas de esos conjuntos de datos.

¿Por qué utilizar SAS?

• Acceda a archivos de datos sin procesar y a datos en una base de datos externa
• Analizar datos utilizando técnicas estáticas, descriptivas, multivariadas, 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 utilizar R?

• R ofrece construcciones de programación útiles para análisis de datos como condicionales, bucles, funciones 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. Respaldado por 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 la Investigación Agrícola.
• Later, se amplió a una gama de herramientas para incluir análisis predictivo, gestión de datos y BI, entre otras.
• En la actualidad, 98 de las principales empresas del mundo incluidas 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 se distribuye por primera vez como herramienta de código abierto bajo licencia GPL2
• 1997: Se funda el grupo central R y CRAN
• 1999: Lanzamiento del sitio web R, r-project.org
• 2000: lanzamiento de R 1.0.0
• 2004: lanzamiento de R 2.0.0
• 2009: Primera edición de la Revista R
• 2013: lanzamiento de R 3.0.0
• 2016: adopción del nuevo logotipo R

SAS vs. R: diferencias clave

parámetros	SAS	R
Disponibilidad / Costo	SAS es un software comercial, por lo que necesita una inversión financiera.	R es un software de código abierto, por lo que cualquiera puede usarlo.
Facilidad de aprendizaje	SAS es la herramienta más fácil de aprender. Por 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 potente paquete 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 suelen lanzarse primero en R.
Compartición de archivos	No puede compartir archivos generados por SAS con otro usuario que no utilice SAS.	Como cualquiera usa r, es mucho más fácil compartir archivos con otro usuario.
Actualizaciones	SAS se actualiza con relativa 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 cuota 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.
Asistencia Al Cliente	SAS proporciona soporte al cliente dedicado.	R tiene las comunidades en línea más grandes, pero no cuenta con servicio de atención al cliente.
Soporte para el aprendizaje profundo	El aprendizaje profundo en SAS aún 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 de SAS sigue siendo líder del mercado en lo que a trabajos corporativos se refiere. Muchas grandes empresas todavía trabajan con SAS.	Se ha informado que los empleos en R han aumentado en los últimos años.
Rango salarial	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 desde aproximadamente $ 127,937 por año para los científicos de datos hasta $ 147,189 por año.
Mejores características	Variables mezclas reglas anidadas Mantenible Funciones	El análisis de datos Gráficos y datos Análisis estadístico flexible Muy interactivo
Empresas famosas que utilizan	Airbnb, StacShare, Asana, HubSpot	Instacart, Adroll, Opbandit, Custora
Calificación de TIOBE	22	16

Característica de R

• R le ayuda a conectarse a muchas bases de datos y tipos de datos
• Una gran cantidad de algoritmos y paquetes para estadísticas flexibles.
• Ofrece instalaciones efectivas de manejo y almacenamiento de datos.
• Recopilar y analizar datos de redes sociales.
• Entrena 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

• Operaciones Investigación 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.
• Mejores funciones de limpieza de datos
• Le permite interactuar con múltiples sistemas host

El veredicto final: R vs SAS

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 el último año, todavía existe una gran demanda de profesionales certificados por SAS.

Por otro lado, R es una herramienta ideal para aquellos profesionales que quieran realizar trabajos de análisis de datos profundos y rentables. El número de empresas emergentes está aumentando en todo el mundo. Por lo tanto, la demanda de desarrolladores certificados en R también está aumentando. Actualmente, ambas tienen el mismo potencial de crecimiento en el mercado y ambas son herramientas igualmente populares.