Matinale Technologique SAS

© Soft Computing – www.softcomputing.com
Matinale Techno
Migration vers SAS Enterprise Guide / SAS STUDIO : quels
impacts sur les usages et les pratiques ?
03/12/2015

© 2
Votre interlocuteur
Etienne BAGUENIER
Manager Décisionnel
E-mail : ebg@softcomp uting.com
Tel : +33 (0)1 73 00 55 07
Mobile : +33 (0)6 69 66 23 04

© 3
SAS 9.4 : comment profiter des nouvelles opportunités d’usages ?
Matinale Technologique SAS le 3 décembre 2015
Les environnements SAS évoluent et se modernisent, ouvrent de nouvelles opportunités d’usages, mais
imposent de nouveaux modes de travail. Comment en tirer pleinement profit tout en minimisant l’effort de
migration ?
Le décisionnel est depuis longtemps en pleine mutation, il faut pour certains penser l’architecture
de la BI de demain, pour d’autres l’accent est à mettre sur l’exploitation des gisements de données
restées longtemps impossible avant la révolution du Big Data, pour d’autres enfin il convient plutôt
d’adapter les usages aux outils qui malgré leurs nouveautés sont aux prises avec l’évolution des
pratiques.
Agenda :
08h45 – 09h00 : Accueil des participants
09h00 – 11h00 : Matinale Technologique
• Atelier 1 - Migration vers SAS Enterprise Guide ou SAS STUDIO : quels
• Atelier 2 - SAS Visual Analytics : un outil de reporting orienté Exploration
et Analyse ?
A propos
Soft Computing est une entreprise de Services du Numérique spécialiste en Digital, Big Data, et CRM, réunissant près de 400 consultants, délivrant des
prestations de Conseil, de Technologie et de Marketing Services.
Soft Computing est coté sur NYSE Euronext Paris - Code ISIN : FR0000075517 - Symbole : SFT.
Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre profil, l'inscription sera soumise à validation.
Soft Computing |55 quai de Grenelle|75015 Paris|01 73 00 55 00 | www.softcomputing.com
Modalités :
Cette matinale aura lieu dans les
locaux de Soft Computing.
Ou via notre site:
www.softcomputing.com
Pré requis :
Ces démonstrations pratiques sont ouvertes à des développeurs ayant déjà pratiqué la manipulation de données sous
SAS ainsi que des Chefs de Projet désireux d'avoir un aperçu des possibilités de Reporting sous SAS.

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Sommaire
1. Présentation de Soft Computing
2. SAS en phase avec l’évolution générale des systèmes de
traitement de données
3. Modification des pratiques à travers la migration des existants
4. Démonstration: Remplacer les appels DDE Excel

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Continuum de services
Think Build
Business
IT
Imaginer, bâtir et opérer
des programmes de conquête et de fidélisation
cross-canaux, rentables et innovants
Concevoir, développer et déployer
des solutions Digitales, Big Data et CRM
performantes, pragmatiques et adaptées
Run

© 7
Compétences : un mix unique de compétences pointues
Digital
Marketing
Data
Science
Project
Management
Information
Technologies

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Sommaire
A. Le traitement de données évolue
B. Les outils SAS s’inscrivent dans cette trajectoire
C. Cette évolution demande une adaptation des pratiques

© 9
Le traitement de données évolue:
Historique
 Les moyens: Baisse de cout généralisée
– Lois de Moore: la complexité des semiconducteurs proposés en entrée de gamme double
tous les ans à coût constant. le nombre de transistors des microprocesseurs sur une puce
de silicium double tous les deux ans. => Baisse du cout de la puissance de calcul
– en 1981, le coût de stockage d’un méga-octet était de 700 dollars. En 1994, il passait
sous la barre de 1 dollar. En 2013, 1 centime suffisait…
 Les besoins: Un temps de collecte et de préparation de la donnée de plus en plus cours
pour un volume de données de plus en plus élevé
– 90% des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années seulement
(source: IBM)
– l’internet des objets (IoT) touche petit à petit tous les secteurs (Exemple introduction dans les
assurances de capteurs de « quantified self »)
– Du rapport mensuel/hebdo vers du quotidien voir du temps réel
– Agrégats en temps réel, scoring à la volée, …
 Les modes de travail: Des systèmes de plus en plus industrialisé
– Systèmes de traitement de donnée intégrés de la collecte à la consommation
– Séparation des fonctions d’administration technique, d’administration fonctionnelle et
de consommation de la donnée
– Spécialisation des équipes
– De nouveaux consommateurs de données sans expertise spécifique




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Une plus grandes
variété d’acteurs
de plus en plus
exigeants
Des devices
clients
hétéroclites
Le traitement de données évolue:
Etat de l’Art
Des logiciels
client muti-
plateforme plus
légers
Des logiciels
serveurs qui
concentrent de
plus en plus de
fonctionnalités
(sécurisé,
redondés, …)
Des serveurs
scalables, plus
puissants et plus
rapidement
maintenable
(cluster de
machines, Grid,
…)

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Les outils SAS s’inscrivent dans cette trajectoire:
Historique
 SAS Base et SAS Connect
– Outil unique pour des experts de la donnée, qui traitent la collecte, l’analyse, la production de
rapports figés
– Répartition des traitements entre le serveur (manipulation de données) et le poste client
(lecture de fichiers de paramètres, contrôle du traitement, production de sorties, …)
– Production des sorties dans les outils de consultation (exemple Excel et DDE)
 L’industrialisation: La suite SAS BI Server (dont SAS Foundation, SAS EG, SAS Ad-in Office)
– Administration via la SAS Management Console
– Industrialisation des traitements d’alimentation via SAS Data Integration Studio
– Industrialisation des restitutions pour le SAS Portal via Web Report Studio
– Serveur de traitement avec l’apparition des Stored Process
 Aujourd’hui: SAS BI Server + SAS Studio, SAS Visual Analytics…
– Des clients légers/semi légers

© 12
L’environnement local
peut être virtualisé
(ex: Serveur CITRIX)
Du client lourd au client léger, ce qui change
SAS Local
 Client SAS base (ou « client lourd »)
 Capacité de stockage et de traitements locaux, limités
 Y% des programmes et des données
Tables
SAS
Program
mes SAS
Serveur SAS
 Moteur SAS distant
 Capacité de stockage et de traitements distants
 X% des programmes et des données
Tables
SAS
Program
mes SAS
Utilisateurs
RSubmit;/ EndRSubmit;

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L’environnement local
peut être virtualisé
(ex: Serveur CITRIX)
Du client lourd au client léger, ce qui change
Serveur SAS
 Moteur SAS distant
 Capacité de stockage et de traitements distants
 100% des programmes et données
Tables
SAS
Program
mes SAS
SAS EG ou SAS Studio
 « client léger » ou « client semi-léger »
 Pas de capacité de stockage ni de traitements en local
 0% des programmes et des données
SAS/EG
Utilisateurs
Ce qui change:
 Concentration des programmes
et données sur le serveur
 Suppression du moteur SAS
local

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Les différents clients léger/semi-léger
SAS Enterprise Guide SAS Add-in pour Ms
Office
SAS Studio
Installé en local
  
Moteur de traitement
inclus   
Ecriture et exécution
de code SAS   
Lancement d’analyses
  
Production de
tableaux/Graphiques   
Construction de
procédures stockées   

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SAS EG: un outil intuitif

© 16
SAS EG: une aide à la saisie

© 17
SAS Add-in: La puissance de SAS intégrée dans les outils Microsoft

© 18
SAS Add-in Office: dans Excel

© 19
SAS Add-in Office: dans Power Point

© 20
SAS Add-in Office: dans Outlook

© 21
SAS Add-in Office: dans SharePoint

© 22
SAS Studio: Exécuter du code SAS via le navigateur

© 23
SAS Studio: Visualiser des tables SAS via le navigateur

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SAS Studio: une interface web pour les analyses

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Sommaire
A. Ce qui change dans les pratiques
B. Organisation de la migration
C. Eléments de configuration utiles
D. Impacts technique

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Ce qui change dans les pratiques:
Des outils adaptés à des responsabilités partagées
 Les nouveaux outils sont adaptés à un mode de travail différent et apportent de nouvelles
fonctionnalités
 Pour les utiliser tout en préservant le patrimoine applicatif existant, une migration est
nécessaire
Avant migration Après migration
Système
Serveur unique
Postes clients uniformes
Cluster de serveurs
Architecture distribuée
Devices clients hétéroclites
Equipes
Les analystes traitent toute la gestion de donnée
(de l’alimentation à la restitution en passant par
l’analyse)
Distinction entre les traitements automatisé
(segmentés selon le métier) et les traitements ad-
hoc/exploratoire (experts transverses)
Outils
Un seul client lourd embarquant le moteur de
traitement et l’ensemble des fonctionnalités.
Des fonctionnalités d’administration limitées.
L’administration de la plateforme => SAS
Management Console
La gestion des données => SAS Enterprise Guide
L’analyse de données =>SAS Studio
La consommation de données => SAS Add-in

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Organisation de la migration
 Quelques clients qui ont réalisé une migration de SAS/Connect vers SAS Enterprise Guide
séquencement
Prod SAS/Connect
Instalation de la
Nouvelle Infra
Déploiement des traitements
Identification des usages bloquants
Migration à minima
Evolution/optimisation sur la nouvelle infra
Décomissionnement
de l’ancienne Infra
Double
run
Début de la migration Fin de la migration
Frozen zone

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Eléments de configuration utiles:
Option VALIDVARNAME
 L’option VALIDVARNAME permet de contrôler quelles règles doivent suivre les noms de variables SAS
– Par défaut, sous SEG V5.1, elle vaut ANY.
– Elle permet que tous les caractères dans les noms de colonnes DBMS soient considérés comme valides
en tant que nom de variables SAS. Pour les utiliser, il suffit alors d’encadrer ces noms de ' 'n .
– Les transformations implicites des noms de variables (dans le cas des proc transpose ou proc import par
exemple) ne se feront plus.
 La syntaxe attendue par les versions antérieures de SAS (SAS7 et plus), correspondant à l’option
VALIDVARNAME = V7, doit respecter les critères suivants:
– Les noms de variables SAS ne doivent pas dépasser 32 caractères
– Ils doivent être composés de caractères alpha-numérique et commencer par une lettre ou par un
underscore
– Les caractères invalides sont changés en underscore
– Toute variable dont le nom est en doublon est suffixée par (0, 1, 2, ..)
 Syntaxe:
Options validvarname = V7 ; /* pour faire les mêmes conversion de noms de variables qu’avant la
migration */
Options validvarname = ANY ; /* pour revenir aux conditions initiales */
 NB: Sensibilité plus forte de la V9.3 aux erreurs de syntaxe.
Exemple: Data; attrib; sans stop n’est plus toléré. Il est nécessaire de faire un proc sql; create table
values pour créer un dataset sans observation (ou un data; attrib; stop;).

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Télécharger des Tables SAS/des Fichiers avec l’Add-in «Copy
Files» sous SAS EG (1/2)
 L’add-in « Copy files » (http://blogs.sas.com/content/sasdummy/2012/12/06/copy-files-in-
sas-eg/) crée une tâche dans le flux de processus qui permet de transférer (upload/download)
des fichiers du local vers le serveur SAS (et vice versa) et ses bibliothèques.
 Pour spécifier les différents chemins d’origine ou de destination, l’add-in Copy files reconnaît
certaines notations comme …/abc*.[extension du fichier] et les macro-variables de vos
programmes.
Attention néanmoins à la combinaison /*.[extension du fichier] interprétée comme un
commentaire dans certaines versions de l’add-in. Utiliser l’hot fix ci-dessous:
http://saslist.com/blog/category/sas-enterprise-guide/page/2/

© 30
Télécharger des Tables SAS/des Fichiers avec l’Add-in «Copy
Files» sous SAS EG (2/2)
 Cet add-in permet de traiter les caractères de fins de lignes différents entre Windows et Unix
lors du transfert de fichiers texte.
A sélectionner en cas de
download (serveur vers
local) de fichiers
sélectionner en cas
d’upload (local vers
serveur) de fichiers
A sélectionner en cas de
macro variables
A sélectionner pour gérer le
transcodage Dos to Unix ou
U2D
Respecter la syntaxe Unix
Respecter la syntaxe
Windows

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Alignement de locales entre SAS et la base de données
 Dans un nouvel environnement la langue du serveur SAS ne corresponde pas toujours à la langue du
serveur de base de données.
– L’élément typique qui permet de soulever ce point est un problème de gestion des caractères
accentués: Soit il ne s’affichent pas bien, soit ils semblent ne plus fonctionner dans les requêtes.
– Exemple:
1. Soit l’affichage de la table renvoie "texte accentuÃ©"
2. Soit Where myVar = "texte accentué" ne renvoie rien, alors que lorsqu’on affiche la table, la modalité est bien
présente.
 On ne peut généralement pas changer le paramétrage de la base de donnée sous peine de générer
des effets de bord. Il vaut mieux intervenir sur les fichiers de configuration de SAS :
– Exemple avec une base Oracle en français/France:
Dans les fichiers sasv9*.cfg :
SAS/EG: /product/sas/sascfg/sasv94/Lev2/SASApp/sasv9_usermods.cfg
Batch: /product/sas/sasbin/sasv94/SASFoundation/9.4/sasv9_local.cfg
On ajoute une ou plusieurs des options suivantes:
-SET NLS_LANG "FRENCH_FRANCE.WE8ISO8859P1"
-LANG=fr_FR
-locale fr_fr

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Impacts techniques:
Ce qui change dans les programmes SAS
 Ce qui doit changer dans les programmes:
– Supprimer les éléments spécifiques au contexte local/remote:
 RSubmit; / EndRSubmit;
 Les références locales de librairies distantes
 Les synchronisations de macro-variables entre local et remote
 Les copies de données entre local et remote
– Vérifier les interactions avec le système d’exploitation
 Les chemins locaux doivent être remplacé par l’emplacement sur le serveur
 Les fonctions système n’ont peut-être pas la même syntaxe si on change de système d’exploitation
 Certaines procédures ont interagissent avec le système d’exploitation ou ont une syntaxe différente selon
le système d’exploitation
 Lorsqu’on change de système d’exploitation, les tables doivent parfois être migrées
– Remplacer les appels d’application tierce
 Les appels DDE (qui permettent à SAS de lancer un outil Microsoft Office et d’y construire la restitution
sont à remplacer)

© 33
Impacts techniques:
Synchro Local-Remote
 Obsolescence des rsubmit/endrsubmit: pas d’environnement local. Uniquement un
environnement serveur.
 Déclaration spécifique inutile des bibliothèques de travail sur le serveur. Elles peuvent être
référencées dans les métadonnées. Sinon, un libname classique avec chemin est suffisant.
Obsolète:
libname rwork server = &emhost slibref = work ;
libname public server = &emhost slibref = public ;
 Plus besoin de transfert de tables entre local et remote via des proc upload data=[work] out
=[rwork] /download data=[rwork] out =[work].
Obsolète:
rsubmit;
proc upload data = work.referentiel_profil out = referentiel;
proc download data = fiche_reporting out = fiche_reporting_local;
endrsubmit;
 Pas de nécessité de définir des macro variables serveur à partir de macro variables locales.
Obsolète:
%let macrov1 = %syslput(&macrov1)

© 34
Impacts techniques:
Libname Local-Serveur
 Grâce au PC Files Server (moteur pcfiles), les fichiers xls (+xlsx, xlsm, xlsb), mdb (+accdb),
sqlserver pourront également être consultables et manipulables avec des libnames.
 Exemples:
libname AA pcfiles server=nbdel099 port=8621 path='c:exemple.xlsx';
libname BB pcfiles server=nbdel099 port=8621 path='c:exemple.mdb';
libname CC pcfiles server=nbdel099 port=8621 dsn=‘sqlserv’ user=my_user pwd=XXXXX;
 NB:
– Il vaut mieux combiner un libname+proc export (import) pour que la connexion ait le temps de
se faire.
– Pour des fichiers Excel 2000-2003, plutôt utiliser ENGINE=JET dans le libname au lieu de
ENGINE=ACE par défaut (Moteur Microsoft ACE à partir de 2007)
– Privilégier l’écriture universelle dans les chemins plutôt que le mappage réseau.

© 35
Impacts techniques:
Import/Export Local-Serveur
 Les import / export ne peuvent plus se faire directement du local vers le serveur. Il est
nécessaire d’avoir le module ACCESS/To PC Files ainsi que le composant PC Files Server
notamment en cas d’asymétrie de configuration 32bits/64 bits entre Windows (32bits) et le
serveur SAS (64bits).
 Le moteur 64bits correspondant au PC Files Serveur sera EXCELCS pour excel et ACCESSCS
pour access. EXCEL moteur 32bits sera incompatible. Le moteur XLS restera utilisable pour
les versions d’Excel antérieures à 2007.
 Nb: L’utilitaire SAS PC File doit être lancé sur le poste cible.
Exemples:
proc import out=test datafile="C:2007-2010.xlsx" dbms=EXCELCS replace;
.mdb dbms=ACCESSCS replace;
[proc export data=test outfile="C:mon_fichier.xls" dbms=EXCELCS replace;]
.mdb dbms=ACCESSCS replace;
sheet='FEUIL1';
SERVER='nom ou IP du serveur PC Files Server';
PORT=[9621 ou 8621];

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Impacts techniques:
Utiliser des Commandes Unix avec SAS Server sous SEG (1/2)
 Les commandes passées au Système d’Exploitation dans l’environnement local étaient des
commandes Windows. Elles doivent être traduites dans le langage de lignes de commande du
système d’exploitation du nouvel environnement.
 Il y a plusieurs façons de soumettre des commandes Système. Cette modification peut être
l’occasion de changer la façon dont les commandes sont passées au système:
– Via l’instruction X:
x OS Command;
– Via l’instruction SYSTASK (permet de récupérer le retour dans les logs):
systask command 'OS Command';
– Via la macro instuction SYSEXEC:
%sysexec OS Command;
– Dans une étape data via la call routine SYSTEM:
data _null_;
call system('OS Command');
run;
– Dans une étape data via un filename PIPE (permet de récupérer le retour dans une étape data):
filename MyPipe pipe 'OS Command';
data _null_;
infile MyPipe;
input;
put _infile_;
run;

© 37
Impacts techniques:
Utiliser des Commandes Unix avec SAS Server sous SEG (2/2)
 Pour call system, %sysexec, x, sont disponibles les options suivantes :
– XWAIT(default)|NOXWAIT: le système SAS attend le prompt de sortie de l’application shell.
– XSYNC(default)|NOXSYNC: le système SAS attend que la commande système termine son
exécution
 Pour systask command '';
NOWAIT(default)|WAIT : spécifie si SAS attend la fin de l’exécution de la commande système
avant de retourner un code contrôle à SAS (NOWAIT=NOXSYNC).
TASKNAME : désigne un alias pour la commande système qui a été initiée.
STATUS : crée une macro variable qui désigne le run de la commande shell.
SHELL : version du shell (ksh, shell …) à définir pour l’interprétation des commandes système
comme gzip, compress, cp.
Exemple:
systask command "bzip2 /apps/bmd/utilisateurs/LIBRAIRIE/TABLE.sas7bdat" taskname=zippage
shell="ksh";
 WAITFOR (complément à la fonction systask) : stoppe l’exécution du SAS jusqu’à ce que la
tâche désignée soit terminée. Utilisée dans l’open code.
Exemple:
waitfor _all_ zippage;

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Impacts techniques:
Migration des Données (1/2)
 Afin d’éviter un éventuel risque de mauvaise retranscription à la lecture des données, il est
parfois nécessaire de migrer les données SAS crées sous des versions locales antérieures type
Windows en tables SAS Unix/Linux de la manière suivante:
Exemple:
libname target 'path-to-target-library' outrep=HP_UX_64 ; /*=> Version système cible ici Linux
64bits à renseigner */
libname source 'path-to-source-library';
proc copy in=source out=target noclone memtype=data;
Il s’agit d’une copie des données du codage d’origine vers le codage cible via des librairies.

© 39
Impacts techniques:
Migration des Données (2/2)
 Vous pouvez voir la version système des tables migrées et à migrer avec un proc contents
(Data representation).
Exemple:
Dans cet exemple, la table EXTRACT_CAT est représentée en SOLARIS Linux 64bits (et encodée en
utf-8). Crée dans un environnement Windows, sa Data representation aurait été WINDOWS_32
(et son encoding wlatin1 bien souvent).

© 40
Sommaire

© 41
Démonstration: Remplacer les appels DDE Exel
 Samples DDE:
– https://support.sas.com/documentation/cdl/en/hostwin/63285/HTML/default/viewer.htm#dde
examples.htm

© Soft Computing – www.softcomputing.com
Les impacts d’un déploiement SAS VA au regard des
usages de l’analytique ?
08/12/2015

© 43
Votre interlocuteur
Yvener EUGENE
Senior Manager Analytique
E-mail : yeg@softcomputing.com
Tel : +33 (0) 1 73 00 55 89
Mobile : +33 (0) 7 62 84 77 01

© 44
SAS 9.4 : comment profiter des nouvelles opportunités d’usages ?
Matinale Technologique SAS le 3 décembre 2015
Les environnements SAS évoluent et se modernisent, ouvrent de nouvelles opportunités d’usages, mais
imposent de nouveaux modes de travail. Comment en tirer pleinement profit tout en minimisant l’effort de
migration ?
Le décisionnel est depuis longtemps en pleine mutation, il faut pour certains penser l’architecture
de la BI de demain, pour d’autres l’accent est à mettre sur l’exploitation des gisements de données
restées longtemps impossible avant la révolution du Big Data, pour d’autres enfin il convient plutôt
d’adapter les usages aux outils qui malgré leurs nouveautés sont aux prises avec l’évolution des
pratiques.
Agenda :
08h45 – 09h00 : Accueil des participants
09h00 – 11h00 : Matinale Technologique
• Atelier 1 - Migration vers SAS Enterprise Guide ou SAS STUDIO : quels
• Atelier 2 - SAS Visual Analytics : un outil de reporting orienté Exploration
et Analyse ?
A propos
Soft Computing est une entreprise de Services du Numérique spécialiste en Digital, Big Data, et CRM, réunissant près de 400 consultants, délivrant des
prestations de Conseil, de Technologie et de Marketing Services.
Soft Computing est coté sur NYSE Euronext Paris - Code ISIN : FR0000075517 - Symbole : SFT.
Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre profil, l'inscription sera soumise à validation.
Soft Computing |55 quai de Grenelle|75015 Paris|01 73 00 55 00 | www.softcomputing.com
Modalités :
Cette matinale aura lieu dans les
locaux de Soft Computing.
Ou via notre site:
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Pré requis :
Ces démonstrations pratiques sont ouvertes à des développeurs ayant déjà pratiqué la manipulation de données sous
SAS ainsi que des Chefs de Projet désireux d'avoir un aperçu des possibilités de Reporting sous SAS.

© 45
Sommaire
2. SAS VA ou le nouveau paradigme de le Dataviz
3. Les idées reçues face à la réalité
4. Le projet SAS VA : une opportunité pour son équipe
5. Les usages comme déterminant essentiel de réussite
6. Démarrer un projet SAS VA : comment éviter les obstacles

© 46
Continuum de services
Think Build
Business
IT
Imaginer, bâtir et opérer
des programmes de conquête et de fidélisation
cross-canaux, rentables et innovants
Concevoir, développer et déployer
des solutions Digitales, Big Data et CRM
performantes, pragmatiques et adaptées
Run

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Compétences : un mix unique de compétences pointues
Digital
Marketing
Data
Science
Project
Management
Information
Technologies

© 49
Sommaire
2. SAS VA ou le nouveau paradigme de le Dataviz

© 50
AU MILIEU DES ANNÉES 90 LE FONCTIONNEMENT DE LA BI
SOURCES DE DONNÉES
operational, transactional
ORGANISÉE EN INFORMATION
summaries, samples, subsets
INTELLIGENCE AJOUTÉE
calculations, hierarchies, groups
ANALYTIQUE
descriptive, predictive, prescriptive
APATHIE
Attributs:
• Les données guident le process
• IT les collecte et les organise
• Process aller/ retour multi-étapes
• L’analytique est un dernier maillon
• La finalité est un rapport
IT
DRIVEN
FOURNITURE DE RAPPORT
USER
DRIVEN

Copyright © 2015, SAS Institute Inc. All rights
reserv ed.
People, Process, Technology and Culture : le modèle d’analyse du CMMI

© 52
AUJOURD’HUI : LES PROCESS
LA BUSINESS INTELLIGENCE
REVISITÉE
SOURCES DE DONNÉES
ORGANISER L’INFORMATION
AJOUTÉE L’INTELLIGENCE
EXPLOITER AVEC L’ANALYTIQUE
CONCEVOIR LES RÉSULTATS
ENTHUSIASM
Attributs:
• La donnée est toujours importante
• L’utilisateur final l’organise et
l’enrichit
• Produit des rapports visuels
• Self service et agilité sont réels
• Le résultat est impressionnant
IT
DRIVEN
USER
DRIVEN

© 53
AUJOURD’HUI : « THE PEOPLE » OU LES ÉQUIPES
LA BUSINESS INTELLIGENCE
RÉFLÉCHIT

© 54
SAS IN-MEMORY ARCHITECTURE
Disk
RAM
CPU CPU
SAS LASR Analytic Server
• Data in-memory
Ultra-fast processing
• Extreme Parallelism
Leveraging all processor
cores
• Distributed Environment
Start small and grow
AUJOURD’HUI : LA TECHNOLOGIE

© 55
BUSINESS INTELLIGENCE RE -
IMAGINÉE
ENTHUSIASM
Donner aux utilisateurs un accès à toutes les données :
• Fini l’échantillonnage, les sous ensembles,…
• Granularité, transactions détaillées : aucun frein à priori
Donner le pouvoir aux utilisateurs avec des outils pour :
• Organiser l’information
• Ajoutée de l’intelligence – ‘data autonomie’
• Exploiter (et comprendre) l’analytique avancée
• Concevoir et réaliser leurs propres rapports
SELF SERVICE ENABLEMENT EMPOWERMENT ENTHUSIASM
AUJOURD’HUI : LA CULTURE

© 57
QUELQUES IDÉES REÇUES FACE À LA RÉALITÉ ?
• Une solution centralisée homogène multi-profils ?
• Une solution à même de remplacer SAS Enterprise Miner / Guide ?
• Une solution pouvant être déployée dans tous les cas ?
• Réduisant fortement les cycles analytiques ?
• La solution dataviz la plus aboutie du marché ?
SAS® VISUAL
ANALYTICS

© 58
SAS VISUAL
ANALYTICS & SAS
Visual statistics
UNE SOLUTION CENTRALISÉE HOMOGÈNE MULTI-PROFILS
MOBILEDATA
PREPARATION
EXPLORATION REPORTING
• Native iOS and
Android
applications
that delivers
interactive
reports
• Join data from
multiple sources
• Create
calculated and
derived columns
• Load data
• Perform ad-hoc
analysis and data
discovery
• Apply
exploratory
analytics
• Create dashboard
style reports for
web
or mobile
SAS LASR ANALYTIC SERVER
ADMINISTRATION
• Monitor SAS LASR
Analytic server
• Load/unload data
• Manage security
MODELING
• Perform
exploratory data
analysis
• Conduct rapid
model
prototyping
Central Entry Point Integration Role-based Views

© 59
UNE SOLUTION POUVANT REMPLACER MINER / GUIDE ?
SAS® VISUAL
ANALYTICS
Couverture intelligente des fonctionnalités analytiques les plus utilisées mais pas totale :
attention aux usages (probablement les nouvelles versions intégreront d’autres
fonctionnalités, à surveiller)

© 61
Data
Autonomy
SITUATION POUVANT TIRER PARTI DE SAS VA
Enterprise
Data
Sandbox
Governed
Visualization
Analytical
Insights
Data Prep to
Visualization
ScalabilityLeverage
SAS
Investment
Unguided
Analysis
SAS® VISUAL
ANALYTICS
?
?
?

© 62
RÉDUIT CONSIDÉRABLEMENT LE CYCLE DE
CRÉATION DES MODÈLES
Visual ANALYTICS / VS
Oui avec une gouvernance élargie mais centralisée

© 63
Infinite Volume
and Variety of
Data
Disruptive Technology
New Problem-solving Mindset
Unrivaled
Processing Power
SAS® VISUAL
ANALYTICS
Probablement la meilleure solution dataviz du marché

© 64
Sommaire

© 65
SOURCES DE DONNÉES
ORGANISÉE EN INFORMATION
summaries, samples, subsets
INTELLIGENCE AJOUTÉE
calculations, hierarchies, groups
ANALYTIQUE
descriptive, predictive, prescriptive
FOURNITURE DE RAPPORT
FAVORISER L’ÉVOLUTION VERS DE NOUVELLES FONCTIONS
AnalystemétierDéveloppeur
SAS
Administrateur
système
IT SYSTEMS /
MANAGEMEN
T
Data Exploration
Data Visualization
Report Creation
BUSINESS
ANALYST
SAS® VISUAL
ANALYTICS

© 66
IDENTIFY /
FORMULATE
PROBLEM
DATA
PREPARATION
DATA
EXPLORATION
TRANSFORM
& SELECT
BUILD
MODEL
VALIDATE
MODEL
DEPLOY
MODEL
EVALUATE /
MONITOR
RESULTS
Domain Expert
Makes Decisions
Evaluates Processes and
ROI
BUSINESS
MANAGER
Model Validation
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LES PROCESSUS ET LES FONCTIONS CIBLES

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Sommaire

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Finding treasures in unstructured
data
like social media or survey tools
that could uncover insights
about consumer sentiment
Mine data of spending
patterns that indicate a
stolen card or fraudulent
transaction
Leverage data to derive
timely forecasts, at any
level of aggregation
Analyze massive
amounts of data to
accurately identify
segments likely to
produce the most
profitable results
FORECASTING
DATA MINING
/ MACHINE
LEARNING
TEXT ANALYTICS
STATISTICS
OPTIMIZATION
Arrive at Optimal Decisions
DATA
MANAGEMENT
SAS ANALYTICS POUR QUEL
USAGE ?
reserv ed.

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Sommaire

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SAS VA : COMMENT ÉVITER LES OBSTACLES
 Bien identifier ses processus métiers et ses besoins
 Connaitre les sources de données utilisables
– Ne sous-estimez pas la taille des données. Le besoin en puissance de calcul en souffrirait.
– Identifiez si une étape importante de manipulation des données est nécessaire pour trouver la
performance acceptable (Mettre à disposition 100 GO en 5 secondes est très différent de mettre à
disposition 100 Go en 5 heures)
 Préférer une architecture matérielle évolutive : SAS VA est facilement scalable mais le matériel doit
pouvoir suivre.
 Bien identifier les utilisateurs et leurs fonctions : Il vaut mieux créer un « profile » par rôle, cela
aura un impact sur les droits, l’utilisation des ressources et l’harmonisation globale de la solution.
 Donnez à votre équipe l’opportunité d’occuper les nouvelles fonctions en raisons de leurs
possibilités et objectifs
 Soyez flexible dans vos attentes : des objectifs clairs mais en acceptant tout au long de modifier le
chemin pour y parvenir.
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ANALYTICS

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