R vs SAS, 왜 사기업이 SAS를 선호합니까?

R을 배웠지 만 회사는 SAS 경험에 훨씬 더 관심이있는 것 같습니다. SAS와 R의 장점은 무엇입니까?

나는 가능한 문제의 오름차순으로 여러 가지 문제가 있다고 생각합니다.

1. 전통 / 습관 : 사람들은 SAS에 익숙하며 새로운 것을 배우고 싶지 않습니다. (어려워서 SAS와 R에서 생각 하는 방식 이 다릅니다.) 이것은 코드를 보내거나 관리자 및 동료를 포함하여 코드를 읽거나 사용해야하는 모든 사람에게 적용될 수 있습니다.
2. 프리웨어에 대한 불신 : 여러 사람들이 R에게 결과를 기꺼이 받아들이지 않겠다고 말했습니다. 고객에게 나가기 전에 올바른 결과를 제공하기 위해 코드를 심사하는 영리 회사가 없기 때문에 R의 결과를 기꺼이 받아들이지 않습니다. 결국 사업을 잃게됩니다.
3. 빅 데이터 : R은 메모리에있는 모든 작업을 수행하지만 SAS는 반드시 그런 것은 아닙니다. 따라서 데이터가 메모리 한계에 도달하면 문제가 발생합니다.

개인적으로, R은 R로 개발 된 빅 데이터에 대한 접근 방식이 있지만 # 3에는 정당한 장점이 있다고 생각합니다. # 1과 관련된 문제는 그 자체입니다. 나는 # 2가 몇 가지 사실을 무시한다고 생각합니다 .R과 함께 진행되는 몇 가지 베팅이 있고, 주요 패키지 중 다수는 통계에서 가장 큰 이름으로 작성되었으며, 다른 통계 소프트웨어의 정확성을 비교하는 연구가 있습니다. 확실히 경쟁력이있었습니다.

지금까지 좋은 답변 외에도 난처한 요소를 추가하겠습니다. 작년에 SAS 및 SAS 지원에 수십만 달러를 쓰고 지원 가격 (혁명 등)이 매우 낮은 R에 대해서는 아무것도 사용하지 않겠다고 제안하면 체인의 누군가가 이유를 물을 것입니다. 작년에 R이 존재했을 때 작년에 너무 많은 돈을 쓰는 것은 실수였습니까? 아니면 자원 봉사자 그룹이 만든 것을 위해 전문 소프트웨어를 버리는 것은 실수입니까?

일단 문제가 그런 식으로 틀어지면, 그것은 잃어버린 제안이므로, 그것을 제기하지 않는 것이 좋습니다.

gung이 올바르게 식별 한 것 위에 것 위에기업 세계에서 가장 큰 문제는 레거시입니다. 또한 업무를 수행하는 것으로 알려진 양질의 생산 코드가 있으면 변경하지 않습니다. SAS는 1970 년대 이래로 존재했으며 당시에는 통계 언어를 스크립팅하는 표준으로 유일하게 효과적이었습니다. 그때부터 제약 및 정부에서 SAS에 축적 된 생산 코드의 양은 상상할 수없는 수십 년의 인간 시대입니다. R 또는 Stata에서 이것을 다시 작성하는 데 몇 년이 걸리고 결과 코드는 더 유연하고 효율적이며 투명하며 유지 관리하기 쉽고 저렴 해지지 만 아무도 리팩토링 비용을 지불하지 않습니다. (이 작업을 수행 한 경험은 내 Stata 코드가 일반적으로 약 3 배 짧다는 것입니다 .SPSS 코드를 Stata로 변환하여 프로젝트를 약 20 배 단축 한 프로젝트가있었습니다.

어떤 의미에서 이것은 학술 출판사와 비슷한 이야기입니다. 그들은 최종 사용자가 구독을 필요로하지 않는 경향이 있습니다. 자연에 가입하지 않은 대학은 실제로 대학이 아닙니다. 전문 사회를 통한 무료 출판은 더 저렴 해지고 사람들은 요즘 LaTeX에서 제출물을 준비하므로 카메라 준비가되어 있고 같은 사람들이 동료 검토를 제공 할 것이므로 어떠한 차원에서도 품질에 대한 설정이 없습니다. 그러나 ... 온라인 저널에는 브랜드 이름과 영향 요인이 없습니다.

http://scatter.wordpress.com/2011/06/28/stata-12/를 요약하면 다음과 같습니다 . Stata는 경제 및 정책 관련 분야에서 선호되며 SAS를 많이 배울수록 Stata를 더 좋아합니다.

저는 지난 7 년간 SAS 프로그래머로 효과적으로 일했으며, 그 옆에있는 동료가 살아있는 것보다 SAS를 더 오래 프로그래밍했습니다. 여기에 언급 된 바와 같이, SAS에는 엄청난 양의 관성 / 레거시가 있습니다. 그러나 R과 마찬가지로 SAS는 수단 자체가 아니라 수단에 대한 방법입니다.

SAS는 순차적 데이터 액세스에서 매우 효율적이며 SQL을 통한 데이터베이스 액세스는 매우 잘 통합되어 있습니다. PROC는 매우 잘 문서화되어 있지만 불행히도 표기법으로 완전히 표준화되지 않았습니다 (PROC OPTMODEL 및 IML이 두 가지 예입니다). 복잡한 코드를 작성할 때 약간 어색하고 병렬 코드만큼 우아하지 않습니다. 또한 csv 파일을 가져 오는 것이 때때로 큰 불행의 원인이되는 것을 발견했으며 R을 먼저 데이터베이스에 덤프하는 것을 선호합니다.

SAS에는 공유 객체 및 dll에 대한 인터페이스가 있지만 헤더 파일이나 그와 비슷한 것에 액세스 할 수 없으며 행복한 패키지를 통해 코드 배포를 사용할 수 없습니다.

그러나 현재 유지 관리해야 할 코드에 난해한 현재 기능이 없거나 고장난 패키지를 포함하여 누군가에 대한 우려가 거의 없으며 SAS의 코드 품질이 균일하게 우수합니다 (R 코어 코드도 우수하고 자유롭게) 누구나 사용할 수 있습니다).

앞에서 언급했듯이 SAS도 매우 비싸지 만, 요구 사항에 잘 맞는 미리 준비된 절차가 있다는 것을 알면 좋은 도구입니다.

R + SAS + mysql은 약간의 perl과 함께 붙어서 놀랍도록 작동합니다 :)

그래서 나는 학계에서 인정받는 R과 SAS를 모두 사용하지만 때로는 SAS로 향하는 몇 가지 이유가 있습니다.

1. 더 나은 문서. R은 이것에 대해 점점 나아지고 있지만 문서, 특히 공식 문서는 종종 끔찍하고 불투명합니다. 그 외에도 SAS는 방대한 양의 책 인프라-R 사용! 시리즈는 R에서 이것을 돕고 있지만 아직은 없습니다. SAS를 사용하여 Paul Allison의 생존 분석 또는 SAS를 사용하여 범주 형 데이터 분석으로 전환 할 수 있습니다 또는 Monte Carlo 방법에 대한 책을 사용할 수 있으며 사용중인 언어에 대해 상당히 일관된 스타일로 작성된 책이 있습니다.
2. 관성. 이것은 단지 "회사가 게으르다"는 것이 아닙니다. 관성은 또한 가치가 있습니다. 제도적 지식이 있습니다. 그렇게하는 코드가 있습니다.
3. 패키지. R의 일부 패키지는 훌륭합니다. 일부 패키지는 그렇지 않습니다. 당신은 그것들을 찾아서 평가하고, 심지어 패키지가 그것을 쓰는 사람만큼이나 좋다는 믿음의 도약 문제가 있습니다. 믿기 ​​어렵습니다. SAS는 본질적으로 "SAS Institute의 전적인 믿음과 신용"을 가지고 있으며 이는 상당히 탄탄한 실적을 가지고 있습니다.
4. 단일 소스 지원. SAS가 고장난 경우 SAS에 문의하십시오. R이 끊어지면 전화 ..?

그것이 바람직한 이유는 평범한 관용구라고 제안한 사람이 없습니다. 최근에 두 가지 인용문이 있습니다.

"R과 같은 오픈 소스 소프트웨어를 사용하는 것은 의문의 여지가 없었습니다. 우리는 완벽하게 반복 가능한 결과를 보장 할 수 없었습니다."

과

"오픈 소스 소프트웨어이므로이를 지원할 수 없습니다."

이 사람들과 2 분은 그들이 얼마나 잘못되었는지 보여줄 것입니다.

한 가지 문제는 명시 적으로 해결되지 않은 것 같습니다 : 엉덩이 덮기. SAS와 함께 일하면서 문제가 발생하면 의사 결정자는 항상 최신 소프트웨어를 구입했다고 말할 수 있습니다. 만약 그가 R과 함께 가기로 결정했다면,이 주장을하기가 더 어려울 것입니다. 예, 이것은 이미 여기에 언급 된 관성 인수와 관련이 있습니다.

수십 년 전, 그들은 "Noboby가 IBM을 사러 해고 당했다"고 말한 적이 있는데, 이는 가장 위대한 마케팅 문구라고 불립니다.

SAS와 R을 모두 사용하는 우리는 SAS over R을 사용하는 가장 큰 이유는 순차 처리 능력이라고 말합니다. 15 년 분량의 데이터를 처리하려면 RAM이 4GB 이하인 머신 만 필요합니다. 스톡 R을 사용하는 훨씬 더 큰 머신이 필요하며 Revolution R을 실행하기 위해 SAS 코드를 마이그레이션하려고 시도하지 않았습니다.

그들이 변화하는 시대

2015 년 현재 약 35 세 미만의 보험 계리사는 R 사용을 선호합니다-교과서는 R 코드와 SAS 코드를 모두 사용합니다. 이전의 보험 계리사는 R을 사용하는 법을 배우지 않고 SAS를 선호하며 R을 사용하지 않습니다. 실제로 SAS로 코딩하는 보험 계리사의 비율은 줄어들 것입니다.

SAS를 참조하는 논문을 Google 학술 검색에서 검색하면 지난 몇 년 동안 매년 꾸준히 550 건의 출판물을 찾을 수 있습니다. R ( "R Foundation for Statistical Computing")을 사용하여 논문을 검색하면 2014 년에 25,100 개가 있었고 2015 년 7 월 중순에 16,700 개가 있습니다. 속도를 플로팅-매우 빠르게 성장하고 있습니다!

SAS는 몇 년 동안 대학의 라이센스 비용을 요구하여 몇 년 동안 스스로를 도와주지 못했지만, 그 이후로 많은 대학에서 SAS가 아닌 R을 사용한 교육으로 전환 한 것은 너무 늦었습니다.

새로운 통계 기법은 R 패키지와 함께 논문에 발표됩니다. 수년간 기본 R에 있었던 일부 기술은 여전히 ​​SAS에 나타나지 않았습니다. 이제 SAS 내부에서 R을 사용할 수 있습니다.

요약하면, 상황은 빠르게 변하고 있습니다.

제약 산업에서는 SAS가 FDA가 사용하고 좋아하는 것이므로 SAS가 사용됩니다. 그래도 몇 가지 심각한 이유가 있습니다. 결과는 추적 가능하며 출력에는 타임 스탬프가 있습니다. FDA 통계 전문가는 귀하가 얻는 것을 확인할 수 있습니다. 데이터베이스 관리에 매우 적합하고 신뢰할 수있는 소프트웨어입니다. 물론 SAS의 많은 속성은 R을 포함하여 다른 소프트웨어 패키지에 존재한다고 주장 될 수 있으며 SAS는 비싸다. 여전히 업계에서 일하는 통계학자가되고 싶은 사람은 적어도 SAS에서 프로그래밍하는 법을 배우는 것이 최선이라고 생각합니다. SAS를 선호하지만 알고 있으면 R 또는 STATA를 사용하십시오. SAS를 사용하고자하는 회사에서 일할 때 라이센스 비용을 지불합니다.

Anne H. Milley의 인용문 은 많은 사람들이 R에 대해 느끼는 방식을 요약 한다고 생각합니다 .

항공기 엔진을 개발하는 고객이 있습니다. 제트기를 탔을 때 프리웨어를 사용하지 않는 것이 행복합니다.

불행히도, 나는이 오개념 (무료 == 열등)이 일반 대중에게 일반적이라고 생각합니다.

(약간 주제에서 벗어남) : 다른 요점을 살펴보면 : R이 학계에서 갖는 장점 중 일부는 산업에 적용되지 않습니다.

예를 들어 학계에서는 학생들에게 가서 소프트웨어를 가지고 집에서 일하라고 지시 할 수 있다면 분명한 이점이됩니다. 업계에서는 일반적으로 데이터를 집으로 가져 가서는 안됩니다 ...

또한 몇 가지 (TM)를 시도하거나 (패명하고 테스트 된 경우에도) 수많은 패키지를 다운로드하거나 최첨단 방법을 사용해서는 안됩니다. 대신 일반적으로 몇 년 동안 사용되어 왔으며 그 동작이 몇 년 동안 알려진 방법과 코드를 고수해야합니다. 그것으로 많은 학문적 장점을 얻지 못할 것입니다.

물론 언급 한 바와 같이 : 아무도 R로 전환하기 위해 모든 종류의 규제 승인을 다시 실행할 위험에 처하지는 않을 것입니다. 내가 본 것으로부터 R에 대한 비용과 막대한 비용에 대한 것 + 규제 승인에 대한 작업 .

매우 비관적이지만 내 대답은 '우리는 SAS를 사용하는 것'과 같은 회사에서 결정을 내리는 사람들이 이해하지 못하는 것을 믿지 않는 사람들도 자동으로 가치를 생각한다는 것입니다. 당신이 그것에 지출하는 금액에 직접 비례합니다. 따라서 대안을 조사하는 데 시간을 소비하는 대신 SAS에 대한 비용을 지불하는 것을 선호합니다.

주요 제약 회사가 SAS에서 R로 전환하려고하는 이유는 무엇입니까? SAS는 수백만의 비용이 들지만 제약 회사에게는 아무 것도 아닙니다. 그러나 모든 안정적인보고 시스템을 SAS에서 R로 변환하면 비용이 50-100 배 더 비쌉니다.

SAS는 경이로운 지원 시스템을 갖추고 있습니다. 도움이 필요할 때마다 몇 시간 내에 지원할 수있었습니다.

그리고 R이 정확히 SAS에 가지고 있지 않은 것은 : 1) 더 나은 그래픽 ... 좋아요, 큰 것이지만 그래픽은 모든 것이 아닙니다. 게다가 R은 항상 멋진 도구를 만드는 데 추가 도구를 사용할 수 있으며 그래픽과 관련하여 SAS는 그리 나쁘지 않습니다. 2) 현대적이고 효율적인 프로그래밍 언어. 많은 SAS 사용자는 프로그래머가 아니며 멋진 언어 사용에 신경 쓰지 않습니다. 그들은 단지 데이터를 분석하고 싶어합니다.

나는 R을 좋아하지만 대기업이 SAS로 전환하는 것은 미친 짓입니다. 그래도 소규모 기업에게는 의미가 있습니다.

특별한 순서없이 몇 가지 주요 장점이 있습니다.

• SAS에는 대규모 설치 기반과 오랜 실적이 있습니다

"레거시"또는 "습관"과 같은 중대한 용어의 사용을 의도적으로 피하고 있습니다. 많은 회사에서 30 년 또는 40 년 동안 SAS를 사용해 왔으며 수백만 줄의 작업 코드가 있습니다. 또한, 작은 오류가 중요 할 수있는 영역에서 수백만의 사용자가 사용하는 안정적인 코드 기반의 모든 이점이 있습니다. 이것이 유닉스가 40 세 이상이고 어떤 식 으로든 쓸모 없어도 유닉스 풍미가 여전히 인기가있는 것과 같은 이유입니다. 마지막으로, 비즈니스 문제를 해결하는 데 익숙한 숙련 된 SAS 전문가 커뮤니티가 있습니다.

• SAS는 이기종의 복잡한 데이터 및 운영 환경에 적합합니다.

회사는 여러 유형의 시스템뿐만 아니라 여러 운영 환경에 기반한 다양한 데이터 소스를 보유하고 있습니다. R은 최근에 메모리에 보관할 수있는 것보다 더 많은 것을 처리 할 수있는 매우 기본적인 기능을 얻었습니다. 이를 테라 데이타에 최적화 된 기본 데이터베이스 내 처리를 지원하는 SAS의 기능과 비교하면 단 하나의 사례 만 언급 할 수 있습니다. 대부분의 실제 상황에서 분석의 가장 어려운 부분은 데이터 및 운영 환경을 처리하는 것입니다. (메인 프레임에서 Windows 개발 모델 스코어링 코드를 실행해야합니까? SAS에서는 아무런 문제가 없습니다. R에서는 운이 좋지 않습니다.) R은 이러한 문제를 해결하지 못합니다.

• 사용자는 "자체적으로"걱정할 필요가 없습니다.

SAS 사용자는 자격을 갖춘 사람이 모든 코드 모듈을 테스트했음을 확신 할 수 있습니다. 코드의 출처를 배우거나 독립적으로 코드를 검증하는 데 시간과 노력을 기울일 필요는 없습니다. 또한, 문서와 같은 기본적인 것부터 예기치 않은 결과 나 복잡한 방법의 세부적인 탐색과 같은 포괄적 인 것까지 강력한 지원이 있으면 전화를 들고 도움을받을 수 있습니다.

• "충분히 좋다"

이 언어는 일반 프로그래밍에서 현대 언어와 다르기 때문에 일부 사람들을 끕니다. 그러나 언어는 수준이 높고 강력하고 표현력이 풍부하고 포괄적입니다. 요컨대, 일단 배운 후에는 작업이 완료됩니다. 기업의 경우 솔루션의 우아함은 판매 포인트가 아닙니다.

고객 지원.

한때 서버 설치 전문 회사에서 일하는 친구와 대화를 나눈 후 대기업이 오픈 소스가 아닌 Microsoft 제품을 항상 선택하는 이유를 설명했습니다. 오픈 소스 경쟁 업체에 비해 Microsoft의 장점은 고객 지원입니다. 제품에 문제가 발생하면 Microsoft에 전화를 걸 수 있으며 대기업은 개별적으로 지원할 수도 있습니다. 오픈 소스 소프트웨어에서는 그렇지 않습니다.

이것이 SAS가 R보다 우선하는 이유와 정확히 같습니다.

프론트 엔드는 어떻습니까? SAS Enterprise Guide, Web Report Studio 또는 Enterprise Miner와 동등한 것은 무엇입니까? 편집 :이 도구를 사용하면 비 프로그래밍 사용자가 기본 기술에 대한 지식 없이도 데이터 창고를 사용할 수 있습니다. 이들은 주로 SAS를 사용하기위한 도구가 아닙니다. R GUI는 R 언어 / 시스템, AFAIK를위한 IDE입니다. DWH로부터 정보와 통찰력을 얻고 자하는 비 기술적 인 사용자에게는 도움을 줄 수 없습니다.

한 번은 실리콘 밸리의 대형 칩 제조업체에 SAS 지원을 제공하는 컨설팅 회사에서 일했습니다. 이 회사의 담당자는 SAS가 다루는 모든 영역을 포괄하고 SAS가 청구하는 비용의 일부를 회사에 청구하는 다른 소프트웨어를 사용하여 다른 회사에서 동일한 컨설팅을 제공하겠다고 제안했습니다. ( $ 1,000,000 과 반대로 30,000 달러 ). 담당자는 무엇을해야하는지 고려하고 상사에게 제안에 대해 알리지 않기로 결정했습니다. 왜냐하면 그는 처음에 SAS를 사용하여 해고 당할 염려가 있었고 저렴한 대안을 고려하지 않았기 때문입니다. 대신, 그는 우리의 컨설팅 회사가 그들의 회사가 우리의 컨설팅 비용을 크게 깰 것이라고 주장했다. 우리 회사는 동의했다.

응용 프로그램 보안이 언급되지 않았다고 생각합니다. 이 질문은 스택 오버플 로에서 제기 되었지만 주제가 벗어 났으므로 삭제되었습니다.

SAS를 사용하는 스웨덴 보건 복지위원회와 협력합니다. R과 같은 통계 전문가들과 이야기했을 때, 그들은 IT 전문가들이 R에서 다운로드 한 패키지를 믿지 않기 때문에 SAS를 선호한다고 주장합니다. 아내도 SAS에서 일하고 그녀의 기관은 종종 같은 문제를 주장합니다 ...

이 문제에 대한 의견을 듣고 싶습니다. 빠른 검색을 수행했지만 좋은 참조를 찾지 못했습니다 ...

내가 가장 설득력있는 것으로 이해 한 이유는 SAS에 이러한 업종의 사람들이 모두 사용하는 광범위한 업종별 비즈니스 특정 모듈 라이브러리가 있기 때문에 다소 묶여 있기 때문입니다.
또한 SAS는 비즈니스에서 이러한 수직 부문의 요구를 해결하고 고객의 요구에 맞게 최적화되었습니다. "사용자는 결과를 얻기 위해 많은 추가 작업을 수행 할 필요가 없습니다"라는 의미로 최적화되었습니다. 저는 SAS 사용자가 아니므로 SAS 비즈니스 전략에 대한 편견을 의미하지 않습니다.

SAS의 큰 상용 제품이기 때문에 유급 판매원이이를 홍보하기 위해 강력하고 협조적인 노력을 기울이고 있습니다. 나는 R의 사용을 촉진하려는 노력이 이것과 일치한다고 생각하지 않습니다.

SAS 나 그 밖의 다른 것들과 같은 오픈 소스 나 라이센스 소프트웨어를 봅니다. 저의 IT 부서는 비즈니스에 서비스를 제공합니다. 이 회사는 IT가 지원하는 비즈니스에서만 IT로부터 돈을 얻지 못합니다. 이 사업의 연간 매출은 $ 16 십억입니다. IT 비용은 연간 약 2 억 달러 입니다. 돈이 문제라면 비용을 절감 할 수 있지만 예산의 10 % ( 2 천만 달러)를 절약 하면 사업이 통지됩니까? 내년에 예산을 삭감할까요? IT에 장애가 발생하면 비즈니스의 수익이 손실됩니다. 사업의 일부는 더 이상 수입을 얻지 못할 수 있습니다. SAS와 같은 제품이 고장 나면 계약에 따라 고소 할 수 있습니다. OSS 제품이 실패하면 할 수 없습니다. 나는 내 회복하지 않을 것이다 $를16 십억이 되겠지만 SAS를 사용하면 현실적으로 많은 것을 잃지 않을 것입니다. 가격과 비용의 차이는 비즈니스에 대한 추가 인식 위험을 정당화해야합니다. 때로는 재교육하는 것보다 SAS를 사용하는 것이 더 저렴합니다. 때로는 우선 순위가 더 높은 문제가 있으므로 회사는 SAS를 유지합니다. 일부 회사는 전체 기능이 필요하지 않은 경우 대안을 실행할 수 있습니다. 일부는 지원이 필요하지 않으며 대안이 실현 가능합니다. 비즈니스 요구 사항을 충족하는 경우 두 옵션 중 하나가 유효합니다. 비즈니스에 대한 지원을 제공하려면 5-10 년 동안 총 소유 비용, 도구 전문가를 모집하는 기능, 제품의 안정성을 확인해야합니다. 따라서 새로운 각 릴리스, 기술을 익힐 수있는 교육 과정,

내가 보지 못한 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

1. 더 나은 문서. SAS 설명서는 자세하고 R 설명서는 간결합니다. 많은 회사에서 자세한 문서를 선호 할 수 있습니다.

2. 더 나은 오류 메시지. R의 오류 메시지는 종종 메시지를 쓰는 사람이 그것을 읽는 사람보다 똑똑하다는 것을 증명하기 위해 고안된 것 같습니다.

3. 기술 지원. SAS는 SAS가 제공하는 어느 곳에서나 최고의 기술 지원을 제공합니다. R에 대한 도움말을 얻을 수 있지만 해당 도움말은 여러 곳에 분산되어 있으며 항상 사용 가능한 것은 아닙니다. R과 관련하여 도움을 제공하는 다양한 사이트의 사람들은 자원 봉사자이며 자원 봉사자들은 도움을받을 의무가 없습니다. SAS 기술 지원 직원은 자신이하는 일에 대한 대가를 지불하고 잘 수행합니다. 그들은 잘 할뿐만 아니라 정중하게도합니다 모든 R 커뮤니티에 종종 존재하지 않는 특성을 (내가 가장 좋아하는 것은? " 'help'를 입력하면 도움을 얻었습니다. 'help'를 입력하지 않으시겠습니까?").

4. Word 및 Excel과의 간편한 조정. 예, R 이이 작업을 수행 할 수 있다는 것을 알고 있지만 SAS에서는 더 쉽습니다 (반면에 R은 더 잘 작동합니다)$\LaTeX$

레거시 각도는 다음과 같은 이유로 큰 각도가 될 수 있다고 생각합니다. 조직은 사람을 고용하고 그들을 사람 X라고 부릅니다. 그들은 컴퓨팅 전문가 / 마법사 등입니다. 그들은 멋진 SAS 프로그램 / 도구 등을 구축합니다. 그들은 조직의 다른 사람들이 프로그램의 작동 방식을 이해할 필요가 없다고 느낄 정도로 훌륭합니다. 버튼을 누르기 만하면 모든 것이 작동합니다 (매직 블랙 박스).

사람 X가 조직을 떠납니다. 불행하게도, X 사람이 가지고 있다는 지식은 조직을 떠납니다 (문서 및 지식 관리는 우선 순위가 없었으며 작업 프로그램은 대신했습니다). 이들은 Y로 대체됩니다. Y는 R로 훌륭하지만 SAS에 대해서는 전혀 모르므로 SAS 프로그램이 실제로 어떻게 작동 하는지 에 대해서는 전혀 모릅니다 . 무엇을 알아낼 수있는 거대한 학습 곡선이 있습니다$C_T$$C_T$SAS의 1 년 라이센스보다 훨씬 높습니다. SAS가이 트레이드 오프에 대한 분석을 수행하고 이것이 라이센스 비용을 설정하는 방법에 영향을 미치게 될 것으로 기대합니다 (물론 SAS에서 근무한 경우). 또한 SAS 플로팅 절차가 10 년 전보다 훨씬 나은 방법을 확인하십시오 (예 : proc sgplot vs proc plot). R이 먼저 음모를 꾸 did다는 우연의 일치? 나는 그렇게 생각하지 않는다! 플로팅이 더 이상 다르지 않기 때문에 스위칭 효율을 효과적으로 줄입니다.

산업 통계에는 프로그래밍, 통계 또는 과학 배경이없고 통계 학자, 프로그래머 및 과학자를 감사하는 품질 보증 담당자가 있습니다. 그들은 "내가하는 일이 옳다는 것을 어떻게 알 수 있습니까?" 그리고 만약 그것이 틀렸다면, 우리는 어떻게 누군가를 비난 할 수 있고 그들은 그것을 어떻게 지불 할 것입니까?”.

GNU / GPL Copyleft 라이센스는 "R은 무료 소프트웨어이며 필자가 작성한대로 모두 대문자로 된 텍스트에 절대 보증이 없음"이라는 통조림 텍스트와 함께 제공됩니다. 이것은 잘못입니다. 유능한 사람이이 본문을 읽을 때, 그들은 기본적으로 R을 완전히 신뢰하지 않습니다. 제품이 좋으면 보증을 추가 할 가치가 있습니까? 이러한 상업적 제품은 우리를 믿었습니다. 실제로, 소프트웨어 산업의 변화를 반영한 ​​R의 규제 제출을 수락 할 것이라고 FDA는 궁극적으로 FDA였습니다. (이 진술은 질문의 최초 게시 날짜 이후에옵니다.)

컴퓨터에 대해 전혀 모르는 사람에게는 이러한 절대적인 보증 부족으로 인해 보안, 재현 불가능 성 및 중대한 과학적 오류에 대한 상상의 시나리오가 끝이 없습니다. 우리 모두 실수는 치명적인 비용을 초래할 수 있다는 데 동의합니다. SAS 라이센스의 경우, SAS는 감사인에게 소프트웨어를 설명 할 수있는 전문가를 보유하고 있으며, SAS가 실제로 이러한 문제를 야기하는 불가능한 시나리오에서는 벌금과 처벌에 대해 책임을 질 수 있습니다 (변호사에게 충분한 자금을 확보 할 수 있음) 그런 경우에는 완전히 제거하십시오.) 분석가 / 프로그래머가 R에 대해이 사례를 제시하게하는 부담과 비용은 기본적으로 SAS 라이센스에 해당합니다. SAS에서의 프로그래밍이 품질 준수의 심각한 부담에서 완전히 벗어날 수는 없습니다!

따라서 기본적으로 전염성이 비싼 라이센스 소프트웨어를 필요로하는 데 중요한 역할을했다고 말합니다.