La plateforme unifiée native du cloud se distingue le plus, permettant une préparation des données, une modélisation avec SAS/Python/R et un déploiement dans un seul environnement pour des flux de travail cliniques plus rapides.
Le traitement en mémoire évolutif via CAS gère efficacement de grands ensembles de données pharmaceutiques, réduisant les temps pour les tâches SDTM/ADaM et l'analyse de bioéquivalence.
Les équipes collaborent mieux à travers les rôles, avec une gouvernance solide et des outils d'IA soutenant de manière fiable les soumissions réglementées EMA/FDA. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La courbe d'apprentissage abrupte de SAS Viya et son interface complexe posent des défis aux nouveaux utilisateurs, surtout lors de la migration depuis SAS 9.
Les coûts de licence élevés mettent à rude épreuve les petites équipes, tandis que les opérations gourmandes en ressources nécessitent une infrastructure robuste pour les grands ensembles de données cliniques. L'installation, les mises à jour et le dépannage ajoutent des frais généraux, nécessitant souvent une expertise informatique approfondie.
Les performances sont parfois à la traîne sur des charges de travail PK ou SDTM massives par rapport à Python/R optimisé, et la dépendance au fournisseur limite la flexibilité pour les études de bioéquivalence. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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Cet avis a été traduit de English à l'aide de l'IA.

























