아직도 SAS를 사용하고 있는지 궁금?

SAS를 정리하면서 "내가 왜 SAS를 보고 있지?"  "아직도 SAS 를 사용하는 사람들이 많이 있을까?" 하는 생각을 해 봅니다. R 이라는 강력한 오픈소스가 있고, 모두들 R... R... R... 하는데.... 학창시절 배운 프로그래밍언어로 "FORTRAN"과 "COBOL" 이 있습니다. 이제 COBOL 을 거의 사용되지 않겠지만 아직까지도 COBOL 을 사용하는 사람들이 있듯이 그런 기분으로(?) SAS 을 보고 있습니다. 너무 심한 말인가?   SAS는 DATA문과 PROC 문으로 구성되어 있습니다. 거의 모든(?) 업무가 이 두 스텝(Step) 으로 가능할까? 하는 의문은 SAS를 처음 사용했을 때 가졌던 의문입니다. 하긴 COBOL 에서 DATA DIVISION, PROCEDURE DIVISION 으로 구분하여 프로그램을 만들던 생각을 해 보면 두 Step(DATA 스텝, PROC 스텝)으로도 가능할 것 같은 생각이 들기도 했습니다. SAS를 오래동안 사용하여 왔기 때문에, SAS 적 사고방식을 갖게 되었습니다. 어떤 문제에 대해 분석하는 업무를 얘기를 하다보면, 들으면서 머리속으로 SAS 프로그램이 동시에 짜여지는 느낌이었습니다. 이렇듯 오래동안 SAS로 해결해 오다가 R 을 사용하게 되니, 처음에는 처음 R에 적응하는데 다소 힘든 면도 있었습니다. 사고의 틀, 패러다임이 바뀌었다고나 할까요. 이제 R에 익숙해지다 보니 R도 괜찮은 것 같다는 생각을 해 봅니다.   SAS 의 강점을 들라고 하면,  SAS는 참 안정적이라는 점입니다. R도 강력하고 수많은 사람들이 개발하고, 배포하는 것이라 업데이트 되는 속도가 워낙 빠르지만 안정적인 면에서는 SAS 보다 뒤처지는 느낌입니다. R-4.0.0 이 발표되고 얼마 안 있어 R-4.0.1 그리고 얼마 안 있어 R-4.0.2가 발표되었습니다. 예전에 되었던 기능들이 R 버전이 올라 가면서 개선되었기 때문에, 기존의 R 프로그램이 실행되지 않을 수도 있습니다. R 사용시 버전을 올릴 때 주의가 필요한 부분이며 쉽게 최신버전으로 업데이트하기가 망서려 집니다. IT 분야에 종사하는 사람들은 버전업을 항상 예의주시하면서도, 천천히 업데이트를 합니다. SAS의 단점은 최신 제품(기존 제품을 포함하여)을 경험할 기회가 적다는 것입니다. R,Python 을 비롯한 수많은 오픈소스는 강력한 기능, 새로운 기능등을 경험할 수 있는데, 그런 경험을 쉽게 할 수 없다는 것입니다. 그나마 SAS University Edition 이 있어 무료로 테스트를 해 볼 수는 있기는 하지만