开源还是闭源？从SAS与Python说开去

Question

如题所述

Answer 1

引 言

当我们讨论开源与闭源时，常关注软件的源代码开放性。但在特定领域如数据分析，还需考虑使用的编程语言。这导致了多种组合，例如开源软件与开源语言（如Python），闭源软件与闭源语言（如SAS）。本文将对比两个典型例子：开源软件与开源语言的Python，以及闭源软件与闭源语言的SAS。

为什么大型金融机构倾向于SAS，而互联网公司则偏好Python？

首先，历史遗留问题。Python虽然早于20世纪90年代初诞生，但真正用于商业环境的生产应用，是在近五年的历史。金融机构的大量历史代码，尤其是大型机构，多由SAS编写。重构这些代码为Python，可能因代码性能良好而不被采纳。

其次，人才梯队问题。会SAS的开发者相对较少，因其应用局限在数据分析领域，要求一定的数学与统计学基础。相比之下，Python的适用范围更广，对数学等基础学科知识要求较低。

第三，稳定性与精度要求。金融机构在风控、投资决策、量化模型等场景中，对运行稳定性和计算精度要求极高，以避免重大损失。互联网公司，则在智能推荐、产品运营等非致命场景下，偏好更广泛的应用场景和更灵活的开发环境。

Python底层代码包存在一些问题，如pandas，目前仍有3000+开放问题。这些问题影响着运行稳定性和计算精度，而金融机构对此要求极高。此外，Python包可能存在被恶意代码植入的风险，虽然概率较小，但金融机构对风险的容忍度极低。

信用背书问题。商业化运营公司需要信用背书，特别是在金融监管严格的环境下。SAS提供的稳定性和精度，以及其商业信誉，成为金融机构的首选。而一旦出现问题，使用开源软件的机构需自行承担责任。

成本问题。SAS的高成本体现在许可证续费、维保采购和维护团队的高昂费用上。相比之下，Python的成本多为隐形成本，随着开发团队的成长，这一成本将逐渐降低。

解决方案：金融机构可能采用Python建模、SAS生产环境的策略，同时利用脚本和工具将Python脚本转换为SAS语言，解决人才梯度、稳定性和精度需求及信用背书问题。但此方案仍需面对成本问题和历史遗留问题。为解决这些问题，可选择支持SAS语言的商业化软件，如WPS（现更名为Altair SLC），它支持多种语言，包括SAS、SQL、Python和R，既能运行SAS代码，又能助力公司向混合语言架构过渡，同时以较低成本保留闭源软件的优势。

在开源与闭源的选择中，需要综合考虑历史遗留、人才梯队、稳定性与精度、信用背书和成本等多方面因素。金融机构倾向于使用闭源软件SAS，而互联网公司则更偏好开源语言Python。为解决这些需求与挑战，使用支持多种语言的商业化软件，如WPS（Altair SLC），成为可能的解决方案。