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# Migración de SAS a PySpark

> Migra los flujos de trabajo de análisis en SAS a una infraestructura moderna basada en PySpark

export const PromptBlock = ({children, type, agent, intent, playbookId}) => {
  var utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=prompt-block';
  var tag = 'docs-use-case-gallery';
  var agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  var label = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin' : type === 'playbook' ? 'Create Playbook' : type === 'knowledge' ? 'Add to Knowledge' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin' : 'Try in Devin';
  var buildUrl = function (text) {
    var encoded = encodeURIComponent(text);
    if (type === 'schedule') return 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
    if (type === 'playbook') return 'https://app.devin.ai/settings/playbooks/create?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (type === 'knowledge') return 'https://app.devin.ai/knowledge?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (agent === 'ada') return 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true&prompt=' + encoded;
    return 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
  };
  const ref = React.useRef(null);
  const [href, setHref] = React.useState('#');
  React.useEffect(() => {
    if (!ref.current) return;
    var codeEl = ref.current.querySelector('pre code');
    if (codeEl) {
      var text = codeEl.textContent.trim();
      if (text) setHref(buildUrl(text));
    }
    var header = ref.current.querySelector('[data-component-part="code-block-header"]');
    if (header && !header.querySelector('.prompt-block-devin-link')) {
      var link = document.createElement('a');
      link.href = href;
      link.target = '_blank';
      link.rel = 'noopener noreferrer';
      link.className = 'prompt-block-devin-link';
      link.style.cssText = 'display:inline-flex;align-items:center;gap:6px;text-decoration:none;color:#fff;font-size:11px;font-weight:500;padding:4px 10px;border-radius:6px;white-space:nowrap;background:#317CFF;transition:background 0.2s;margin-left:8px;';
      link.innerHTML = '<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="12" height="12" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M18 13v6a2 2 0 0 1-2 2H5a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h6"/><polyline points="15 3 21 3 21 9"/><line x1="10" y1="14" x2="21" y2="3"/></svg> ' + label;
      link.onmouseenter = function () {
        link.style.background = '#2968D9';
      };
      link.onmouseleave = function () {
        link.style.background = '#317CFF';
      };
      header.appendChild(link);
    }
    var existingLink = ref.current.querySelector('.prompt-block-devin-link');
    if (existingLink && href !== '#') existingLink.href = href;
  });
  return <div className="prompt-block" ref={ref}>{children}</div>;
};

<div id="overview">
  ## Descripción general
</div>

Devin puede ayudar a migrar flujos de trabajo de análisis heredados en SAS a PySpark moderno, lo que permite aprovechar el procesamiento de datos a escala en la nube, reducir los costos de licencias e integrarse con plataformas de datos modernas. Como tecnología de código abierto, PySpark proporciona la escalabilidad y flexibilidad necesarias para el análisis de big data, manteniendo al mismo tiempo las capacidades de nivel empresarial de SAS. Sin embargo, los clientes también pueden usar Devin para migrar a proveedores nativos de la nube como BigQuery y Snowflake!

<div id="case-study">
  ## Estudio de caso
</div>

<Card title="Estudio de caso de la migración de Nubank" icon="building" href="https://devin.ai/customers/nubank">
  Conoce cómo Nubank migró con éxito sus sistemas ETL heredados con Devin, logrando mejoras significativas en la velocidad de desarrollo y la calidad del código.
</Card>

<div id="why-migrate-from-sas-to-pyspark">
  ## ¿Por qué migrar de SAS a PySpark?
</div>

<div id="business-benefits">
  ### Beneficios empresariales
</div>

* **Reducción de costos**: Elimine los elevados costos de licenciamiento de SAS
* **Escalabilidad en la nube**: Procese conjuntos de datos más grandes con recursos elásticos en la nube
* **Ecosistema moderno**: Integre con herramientas de datos modernas (Databricks, AWS EMR, Azure Synapse)
* **Código abierto**: Aproveche las innovaciones de la comunidad y evite la dependencia de un proveedor

<div id="technical-advantages">
  ### Ventajas técnicas
</div>

* **Procesamiento distribuido**: Maneja conjuntos de datos masivos en clústeres
* **Analítica en tiempo real**: Admite cargas de trabajo por lotes y en streaming
* **Despliegue flexible**: Se ejecuta en entornos locales, en la nube o híbridos
* **Ecosistema sólido**: Acceso a las amplias bibliotecas de ciencia de datos de Python

<div id="additional-resources">
  ## Recursos adicionales
</div>

* [Documentación de PySpark](https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/)
* [Devin Playbooks](/es/product-guides/creating-playbooks) - Crear flujos de trabajo de migración reutilizables
* [Devin Knowledge](/es/product-guides/knowledge) - Almacenar patrones y soluciones específicos de SAS

<div id="related-use-cases">
  ## Casos de uso relacionados
</div>

* [Migración y modernización](/es/use-cases/migration-modernization)
* [Análisis de datos](/es/use-cases/data-analysis)
* [Pruebas y refactorización](/es/use-cases/testing-refactoring)