SAS vs. R: ¿Cuál es la diferencia?

Muchas empresas y departamentos de tecnologías de la información (TI) dependen del análisis de datos para funcionar. Dos de las herramientas más utilizadas para la ciencia de los datos son SAS y R. Si trabaja en el sector de las TI, es importante que conozca al menos uno de estos programas y que entienda las diferencias entre ellos. En este artículo, explicamos la diferencia entre SAS y R para ayudarle a determinar cuál es el mejor para su carrera o empresa.

¿Qué es el SAS?

SAS es el acrónimo de software de análisis estadístico, que es un sistema de software que los profesionales de TI utilizan para el análisis estadístico y de datos avanzado. El programa lee y almacena los datos, los analiza y elabora informes basados en sus resultados. Estos informes pueden estar en formato de gráfico, tabla, PDF, HTML o texto enriquecido. Las empresas utilizan SAS para:

  • Gestionar los datos
  • Reunir información a partir de grandes cantidades de datos en bruto
  • Realizar análisis avanzados y predictivos
  • Tomar decisiones estratégicas, también conocido como inteligencia comercial

SAS es utilizado principalmente por grandes empresas y organizaciones.

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¿Qué es R?

R es un lenguaje de programación que los científicos de datos utilizan como alternativa a SAS para el análisis de datos. Es una plataforma gratuita y de código abierto, lo que significa que su código es público y está disponible para que cualquiera lo utilice. R organiza los datos, utiliza fórmulas para analizarlos y produce informes visuales sobre la información que encuentra. Entre los métodos estadísticos que utiliza se encuentran:

  • Regresión lineal
  • Algoritmos de aprendizaje automático
  • Inferencia estadística
  • Regresión temporal

La R se utiliza en la investigación, el mundo académico y los negocios, sobre todo entre las empresas de nueva creación.

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SAS vs. R

El sector de la informática considera que SAS y R son homólogos el uno del otro. Realizan funciones similares pero tienen muchas diferencias en sus características, uso y funcionalidad. Estas son algunas de las diferencias fundamentales entre SAS y R:

Utiliza

Los sectores de las finanzas, el marketing y los negocios son los principales usuarios de R. Las empresas utilizan el lenguaje de programación para:

  • Importar y limpiar datos
  • Proporcionar estadísticas para la ciencia de los datos
  • Acceder a elementos de programación, como los condicionales y los bucles, que son útiles para el análisis de datos

Muchos sectores utilizan SAS, como el financiero, el sanitario y el gubernamental. Las empresas utilizan el software para:

  • Realizar análisis predictivos y prescriptivos
  • Acceder y analizar los datos en bruto
  • Gestionar la entrada de datos, el formato y la recuperación
  • Analizar los datos históricos

Beneficios

Los beneficios de utilizar R en el análisis de datos incluyen:

  • La capacidad de acceder a diversos tipos de datos y bases de datos
  • Muchos algoritmos y paquetes estadísticos disponibles
  • La capacidad de extraer datos de los sitios web
  • Almacenamiento y manejo de datos
  • La capacidad de analizar los datos de los medios de comunicación social
  • Integración con otros lenguajes de programación
  • Excelente visualización de datos

Los beneficios de usar SAS incluyen:

  • Leer casi cualquier formato de datos
  • Actualización y modificación de datos
  • Creación de informes con gráficos
  • Capacidades excepcionales de limpieza de datos
  • Interactúa con otros sistemas de acogida
  • Algoritmos bien probados
  • La seguridad de los datos

Coste

El precio es un factor importante cuando las empresas eligen entre estas herramientas de análisis de datos. SAS es un software comercial con licencia que las empresas deben adquirir para utilizarlo. Dado que el programa es caro, es más probable que las grandes organizaciones paguen por él. Sin embargo, es uno de los programas de software estadístico más utilizados por las grandes empresas.

En comparación, como R es gratuito y de código abierto, está disponible para cualquiera que quiera descargarlo y utilizarlo. Los particulares y las pequeñas y medianas empresas tienen más probabilidades de utilizar R que SAS.

Capacidad de aprendizaje

SAS es mucho más fácil de aprender que R. Incluso las personas sin conocimientos de lenguaje de programación pueden aprender a utilizar SAS gracias a sus numerosos manuales de instrucciones, tutoriales y recursos. SAS es especialmente fácil de aprender para los profesionales que entienden el lenguaje de consulta estructurado (SQL) porque utiliza PROC SQL. Varias organizaciones también ofrecen programas de certificación de SAS para ayudar a formar a los usuarios.

Para utilizar R, los profesionales suelen tener que entender primero la programación informática. Es un lenguaje de programación de bajo nivel, lo que significa que requiere que los usuarios escriban extensas y complejas líneas de código. Como resultado, los pequeños errores en ese código pueden causar problemas importantes. Por lo tanto, aprender R puede llevar más tiempo que SAS.

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Gráficos

La visualización de datos es una parte importante de la ciencia y el análisis de datos. R produce mejores gráficos a través de su interfaz interactiva para la visualización de datos que SAS. Esto se debe a que R ofrece varios paquetes de creación de gráficos, como ggplot, Lattice y RGIS, así como opciones avanzadas que permiten a los usuarios personalizar sus gráficos. SAS también tiene funciones de visualización de datos, pero son más limitadas que las opciones de R&apos y tienen pocas posibilidades de personalización.

Gestión de datos

SAS está mejor equipado para gestionar grandes cantidades de datos que R. Procesa los datos mucho más rápido y sin problemas que R y es más seguro. La razón por la que R es menos eficiente es que utiliza memoria de acceso aleatorio (RAM) para calcular todos sus datos. La velocidad a la que R procesa los datos depende del tamaño de la RAM del ordenador, y analizar incluso pequeñas cantidades de datos puede llevar mucho tiempo. R ofrece paquetes llamados plyr y dplyr para acelerar la manipulación de datos, pero SAS sigue teniendo capacidades superiores de gestión de datos.

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Apoyo al cliente

SAS dispone de un servicio de asistencia técnica y al cliente para ayudar a sus usuarios. Si los clientes necesitan ayuda con la instalación, la resolución de problemas o la comprensión de las funciones, pueden obtenerla rápida y fácilmente. SAS también proporciona información sobre las actualizaciones del software, las nuevas funciones y los lanzamientos.

Debido a que R es de código abierto, no proporciona soporte de servicio al cliente. Si los usuarios tienen preguntas o problemas técnicos, deben obtener ayuda de la comunidad en línea. Aunque la comunidad de R es grande, obtener respuestas precisas puede llevar mucho tiempo.

Actualizaciones de la aplicación

La tecnología avanza constantemente, y programas como R y SAS reciben frecuentes actualizaciones y nuevas características. Los usuarios reciben las últimas funciones más rápidamente con R porque es de código abierto. Con SAS, las empresas deben esperar a que salgan las actualizaciones del software para tener acceso a las nuevas funciones.

Sin embargo, cuando los usuarios desarrollan y comparten nuevas técnicas a través de R, no han recibido el mismo nivel de pruebas y resolución de problemas que las actualizaciones de SAS. Es más probable que los usuarios encuentren errores en las nuevas funciones de R que con SAS.

Compartir archivos

Las empresas que utilizan SAS sólo pueden compartir los archivos e informes que produce el programa con otros usuarios de SAS. Si envían un archivo a alguien fuera de la organización que no tiene SAS, esa persona no puede abrirlo. Con R, los profesionales pueden compartir archivos fácilmente con cualquier persona, haciendo que la colaboración sea sencilla y eficaz.

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