Migration SAS vers Python : comment réussir le pari du 100% open-source ?

Gérer un parc applicatif ne se limite pas à la maintenance. C’est une démarche proactive qui implique anticipation, innovation et parfois transformation. Lorsque vos outils ne s’adaptent plus aux évolutions métiers ou technologiques, les risques techniques, financiers et humains peuvent vite devenir préoccupants.

Il est recommandé de réévaluer les outils de traitement de données tous les cinq ans. Cependant, changer d’outil ne doit pas être impulsif. Entre les coûts liés à une migration et les risques qu’elle implique, chaque option doit être évaluée. Parfois, un outil fiable, même s’il n’intègre pas les dernières innovations, reste pertinent. Un benchmark rigoureux est essentiel pour faire un choix éclairé.

Cap sur l’open source : une migration réussie vers Python

En 2017, SixFoisSept a déployé pour un client une infrastructure de calcul de risque basée sur SAS, réputée pour ses performances en calcul statistique. Une machine était dédiée à la préparation des données avec SAS 9.4 et une autre au reporting avec SAS VIYA. En 2023, cet écosystème avait considérablement grandi : il était composé de 15 applications, 33 tableaux de bord, 255 onglets et plus d’une centaine de sources de données.

Face à l’arrêt annoncé de SAS 9.4 et à une hausse des coûts, notamment pour les PME, notre client a fait le pari d’une migration vers une solution 100 % open-source, plus agile et adaptée à ses enjeux.

Pourquoi Python ?

Pour remplacer SAS, Python s’est imposé comme un choix stratégique pour la partie ETL :

Pour la partie restitution, Python Dash a été choisi pour :

• Sa simplicité : création d’applications web interactives sans expertise en HTML, CSS ou JavaScript.
• Sa flexibilité : personnalisation avancée des dashboards, parfois au-delà de SAS Viya.
• Son intégration : compatibilité avec Python et ses packages analytiques comme pandas et plotly.

Ensemble, Python et Dash offrent une solution unifiée, économique et performante, sans les contraintes des outils propriétaires. De plus, l’intégration de CI/CD a permis un déploiement automatisé, avec validation du Product Owner avant mise en production.

Une méthodologie rigoureuse au service de la migration

Une méthode principalement axée sur les aspects techniques a été choisie pour assurer une migration et un changement en douceur. L’objectif était donc d’éviter de complexifier le projet avec de nouvelles fonctionnalités, afin de garantir une transition plus maîtrisée.

Voici les étapes clés :

• Identification des besoins : Les utilisateurs ont évalué les tableaux de bord existants, proposé des améliorations et validé des maquettes UX.
• Analyse technique : Une étude des données à migrer a permis de structurer un modèle de données complet, couvrant l’ensemble des besoins métier liés aux tableaux de bord.

Une fois le socle de données créé et stocké dans un dataware, une base de dataviz a été mise en place pour centraliser les données nécessaires aux tableaux de bord et limiter les jointures dynamiques, optimisant ainsi les performances. Une première application de dataviz a ensuite été développée sous Python Dash pour servir de modèle pour les suivantes (side bar, onglets, filtres en cascade, interactions, exports Excel, documentation, etc.). Après validation en recette, elle a été déployée en production.

Les autres applications ont ensuite été développées successivement par des binômes composés d’un expert fonctionnel (reprise du code SAS, spécifications, recette) et d’un expert technique (développement, structuration, tests unitaires).

Défis relevés : quand ambition rime avec challenge !

La migration, lancée à l’été 2023 avec un objectif de livraison à un an, a présenté plusieurs défis qui ont été abordés de manière proactive. Voici quelques défis marquants :

Un bilan positif et des perspectives prometteuses

Mission accomplie ! Toutes les applications ont été migrées dans les délais, et les retours métiers sont positifs concernant l’ergonomie des applications, la fluidité dans leur utilisation et la qualité des données restituées.

Bien sûr, chaque projet est perfectible. Pour les prochaines migrations, quelques axes d’amélioration ont été identifiés :

• Renforcer la documentation initiale sur l’existant pour faciliter la reprise du code
• Anticiper les limites des outils dès le cadrage du projet
• Intensifier les échanges avec les équipes métiers pour avoir plus de retours avant la phase de validation finale

Les 4 clés d’une migration réussie

Changer d’outil, c’est relever un défi. Mais avec la bonne méthodologie et une expertise adaptée, une migration peut transformer durablement vos processus !