La migration des processus de traitement de données de SAS vers Python est un projet significatif pour toute organisation cherchant à moderniser ses opérations analytiques.

Cette transition ne concerne pas seulement un changement de langage de programmation, mais aussi une transformation culturelle et technique.

Cet article explore les étapes clés de cette migration, tout en mettant en lumière les risques potentiels et les avantages attendus.

1. Évaluation des Besoins et Planification

   • Analyse des existants : Examiner les scripts SAS, les flux de travail, et les dépendances.
   • Identification des exigences : Comprendre les besoins spécifiques en matière de traitement des données et de reporting.

2. Formation et Montée en Compétences

   • Formation des équipes : Organiser des sessions de formation sur Python et ses packages de manipulation de données (Pandas, NumPy, SciPy).
   • Mise en place d'un plan de montée en compétences : Accompagner les équipes pour une transition en douceur.

3. Conception de l'Architecture de la Solution

   • Définition de l'architecture : Choisir l'architecture appropriée pour les opérations de données en Python.
     • Choix de l’infrastructure
     • Choix des outils de gestion d'environnements python
     • Choix de l'IDE pour les utilisateurs et des bonnes pratiques (gestion des versions de code, outils pour les tests unitaires...)
   • Intégration avec les systèmes existants : S'assurer que la nouvelle solution Python s'intègre bien avec les autres systèmes.

4. Migration des Scripts et des Données

   • Conversion des scripts : Transformer les scripts SAS en scripts Python.
   • Migration des données : S'assurer que les données sont correctement transférées et mappées entre les deux environnements.

5. Tests et Validation

   • Tests unitaires et fonctionnels : Vérifier la précision des scripts Python.
   • Validation des données : S'assurer que les sorties des scripts Python sont cohérentes avec les sorties SAS originales.

6. Déploiement et Suivi

   • Déploiement progressif : Déployer la solution Python en parallèle avec SAS pour comparer et ajuster.
   • Surveillance et optimisation : Monitorer les performances et optimiser les scripts au besoin.

Une migration est toujours un moment critique pour une organisation. Une migration vers python depuis SAS comporte de nombreux risques qu'il faut anticiper afin de ne pas se retrouver dans une situation complexe :

• Perte de Données : Risque de perte ou d'altération de données pendant la migration.
• Différences de Performances : Disparités possibles dans les performances et la précision des analyses entre SAS et Python.
• Résistance au Changement : Difficulté à adopter une nouvelle technologie au sein des équipes habituées à SAS.
• Coûts Cachés : Coûts imprévus liés à la formation et au temps d'adaptation.