In unserem neuen Podcast haben sich David und Janis ausführlich über die Migration von SAS nach Databricks unterhalten. Diese Episode steckt voller interessanter Einsichten und Erlebnisse. Lassen Sie uns die wichtigsten Punkte zusammenfassen.
SAS (Statistical Analysis System) ist eine proprietäre Software-Suite für fortgeschrittene Analytik, multivariate Analysen, Geschäftsinformationen, Data Management und prädiktive Analytik. Sie bieten maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen, erfordern jedoch teure Lizenzgebühren und haben Einschränkungen bei der Integration moderner Machine-Learning-Frameworks.
Die Migration zu Databricks, einer Apache-Spark-basierten Analytics-Plattform, bietet viele Vorteile. Databricks erleichtert die Skalierbarkeit, bietet robuste Machine-Learning-Integrationen und unterstützt offene Source-Standards wie PySpark und Python.
SAS-Programmiersprache
David beschreibt SAS als eine lineare und skriptbasierte Sprache. Im Gegensatz zu modularen Programmiersprachen ist der Code oft monolithisch und nicht immer intuitiv strukturiert.
Proprietäre Einschränkungen
SAS ist nicht nur teuer, sondern auch in seiner Funktionalität begrenzt. Unternehmen, die moderne Machine Learning-Tools verwenden möchten, stoßen schnell an Grenzen.
Aktualität und Integration
Moderne Data-Engineering-Teams bevorzugen flexible, skalierbare und offene Plattformen. Die .NET-, Python- und Spark-Integrationen von Databricks bieten hier deutliche Vorteile.
Planung und Vorbereitung
Eine detaillierte Planung ist der Schlüssel zum Erfolg bei einer Migration. Es ist wichtig, klar zu definieren, welche Daten und Analysen migriert werden müssen und welche neuen Strukturen nötig sind.
Testen und Validieren
Während der Migration muss sichergestellt werden, dass die auf Databricks migrierten Analysen dieselben Ergebnisse liefern wie die ursprünglichen SAS-Analysen. Dies erfordert intensive Tests und Benchmarks.
Fortbildung und Schulung
Das Team muss von Anfang an in die neue Umgebung eingearbeitet werden. Hier haben wöchentliche Meetings und regelmäßige Kurzvorträge dazu beigetragen, dass alle Beteiligten auf dem neuesten Stand sind.
Iterativer Prozess
Die Migration wurde in mehreren Phasen durchgeführt, wobei Feedback-Loops sicherstellten, dass alle Probleme zeitnah behoben wurden.
Kostenersparnis
Durch den Wegfall der hohen Lizenzkosten von SAS konnten erhebliche Einsparungen gemacht werden.
Modernisierung des Technologiestacks
Das Arbeiten mit Databricks und der Einsatz von Python und Spark ermöglichten eine modernere und flexiblere Datenanalyse.
Bessere Integration
Die Möglichkeiten zur Integration mit anderen Diensten und modernen Machine Learning-Tools sind deutlich erweitert worden.
Die Migration von SAS zu Databricks war eine große Herausforderung, bietet jedoch langfristig immense Vorteile. Die Organisation profitiert nun von einer flexibleren und skalierbareren Plattform, modernen Analysewerkzeugen und reduzierten Kosten. Für Ihr Unternehmen kann dies ein inspirierendes Beispiel sein, um ebenfalls den Schritt in die moderne Datenanalysewelt zu wagen.
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