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# Migration de SAS vers PySpark

> Migrer les workflows analytiques SAS vers une infrastructure PySpark moderne

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">
  ## Vue d’ensemble
</div>

Devin peut aider à migrer des workflows d’analytique SAS anciens vers du PySpark moderne, vous permettant de tirer parti du traitement de données à l’échelle du cloud, de réduire les coûts de licence et de vous intégrer à des plateformes de données modernes. En tant que technologie open source, PySpark offre l’évolutivité et la flexibilité nécessaires pour l’analytique big data tout en conservant le niveau de préparation aux usages en entreprise de SAS. Toutefois, les clients peuvent également utiliser Devin pour migrer vers des fournisseurs natifs du cloud comme BigQuery et Snowflake !

<div id="case-study">
  ## Étude de cas
</div>

<Card title="Étude de cas de migration de Nubank" icon="building" href="https://devin.ai/customers/nubank">
  Découvrez comment Nubank a migré avec succès ses anciens systèmes ETL avec Devin, ce qui a permis d'améliorer significativement la vitesse de développement et la qualité du code.
</Card>

<div id="why-migrate-from-sas-to-pyspark">
  ## Pourquoi passer de SAS à PySpark ?
</div>

<div id="business-benefits">
  ### Avantages pour l’entreprise
</div>

* **Réduction des coûts** : Éliminez les coûts de licences SAS élevés
* **Scalabilité cloud** : Traitez des jeux de données plus volumineux grâce à des ressources cloud élastiques
* **Écosystème moderne** : Intégrez-vous à des outils de données modernes (Databricks, AWS EMR, Azure Synapse)
* **Open source** : Tirez parti des innovations de la communauté et évitez le verrouillage propriétaire

<div id="technical-advantages">
  ### Avantages techniques
</div>

* **Traitement distribué** : Gérer des jeux de données massifs sur des clusters
* **Analytique en temps réel** : Prendre en charge les charges de travail par lots et en flux
* **Déploiement flexible** : S'exécuter sur site, dans le cloud ou dans des environnements hybrides
* **Écosystème riche** : Accéder aux vastes bibliothèques de data science de Python

<div id="additional-resources">
  ## Ressources supplémentaires
</div>

* [Documentation PySpark](https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/)
* [Playbooks Devin](/fr/product-guides/creating-playbooks) - Créez des workflows de migration réutilisables
* [Devin Knowledge](/fr/product-guides/knowledge) - Stockez des modèles et des solutions spécifiques à SAS

<div id="related-use-cases">
  ## Autres cas d’usage
</div>

* [Migration et modernisation](/fr/use-cases/migration-modernization)
* [Analyse des données](/fr/use-cases/data-analysis)
* [Tests et refactorisation](/fr/use-cases/testing-refactoring)