Python|开源还是闭源？从SAS与Python说开去( 二 ) WPS|开源软件

5. 成本问题
听起来使用 SAS 的好处更多，可以保证运行的稳定性以及结果的精度，同时还可以提供信用背书，当然，这些都是有成本的，最后就体现在 SAS 的价格上。
License 按年续费，每年的维保还需要单独采购，这是一块不小的成本，并且，一旦采购，就会形成历史代码，就会产生持续的续费，中小金融机构很难下决心，而互联网公司，更希望用这些钱去烧一些用户量和月活回来，获取更多的融资。
Python 的成本更多是隐形的，比如线上出了问题造成的潜在损失等等，不过，随着研发队伍的不断成长，这个概率会越来越低。
难道没有折中方案吗？1.\t金融机构自身的折中方案
为了解决以上问题，金融机构通常会在建模过程用 Python ，生产环境转写为 SAS ，同时利用一些脚本和工具，将 Python 脚本转成 SAS 语言。这样，既可以用得上会 Python 的人，解决人才梯度的问题，又可以解决稳定性和精度要求以及信用背书的问题。
不过，这个方案依然没有解决较高成本投入问题， SAS 的 license 和维保每年要买，甚至，还要养两套人马，懂 Python 的自不用说，还需要少量懂 SAS 的人来维护这套 Python 转 SAS 的工具，毕竟，任何一边升级了都可能导致脚本出错，转换环节越多，出错概率越大。
2.\tSAS 的折中方案
SAS Viya 已经开始支持开源语言了，可以更好的解决人才梯队问题。
找不到会 SAS 的人？没关系，会 Python 也行，同时还可以由SAS提供环境的稳定性，以及完善的售后运营机制提供支持。
但同样，作为一款数据分析工具， SAS 的使用成本较高问题依然存在。
3.\t最关键的成本问题和历史遗留问题如何解决？
生产上用 SAS 确实可以确保稳定性和精度，以及提供信用背书，并且，基于以上两个方案，人才梯队问题也可缓解。
那么，较高的成本问题和上面所提到的历史遗留问题如何解决呢？如果有一个成本比较合适的商业化软件，可以支持 SAS 代码，是否就可以解决历史遗留问题。
还真有，笔者最近使用了一款叫做 WPS（此 WPS 非彼 WPS）的软件可以支持 SAS 语言，也支持开源语言 Python 。

这其实就可以解决历史遗留问题，假设某家机构，有很多历史代码是用 SAS 写的，但是由于某些原因，不想续费了（可能是因为真的很贵），但是又不想把这些历史代码用 Python 重构（毕竟风险真的很高，万一出岔子谁来承担责任），那就可以用 WPS 来管理历史代码，万一需要微调，也可以直接在上面实现，风险可控。
WPS 最近被另一家软件公司 Altair 收购了，这个公司应该也是看到了这个场景的价值，既能保证使用 SAS 语言构建的历史模型平稳运行，又可以更高效地帮助公司向开源+闭源混合语言体系结构过渡，且能以更低的成本，保留和利用闭源软件+闭源语言的最大优势。
参考资料[1

r-vs-python-vs-sas: https://medium.com/@akeriasolutions/r-vs-python-vs-sas-8224d2a426ae
[2

SAS R Python analytics pros prefer: https://www.kdnuggets.com/2016/07/burtchworks-sas-r-python-analytics-pros-prefer.html