3.开源编程语言R正愈发普及

　　作为一种专门面向计算编译、虚拟化与数据的开源编程语言，R语言正逐步成为高级分析产品当中不可替代的必要工具。

　　Kirsch指出，几乎每一家优异高级分析方案供应商都已经将R语言集成到了自己的产品当中，并借此获得了将R模型导入其中的能力。在这种情况下，数据科学家、统计学家以及其他高级企业用户得以在自己的分析方案包中自由使用R语言。

　　Kirsch同时表示，这一趋势当中最大的受益者当数Revolution Analytics公司——这是一家专门为R语言提供企业级支持服务的领先供应商。Kaufman与Kirsch还提到了高级分析企业Predixion公司，其关注重点在于将R语言由原本的数据科学家与统计学家群体推广至规模更大的企业用户领域——他们利用一套向导界面实现了这一目标。

　　4. Python为通用型程序员打开了一道通往高级分析的大门

　　R语言通常只适用于那些有能力利用高深数据分析与机器学习技术自行开发复杂分析模型的数据科学家，而开源语言Python则允许更为广泛的通用型程序员们加入到高级分析领域中来。

　　“尽管Python并不像R语言那样具备精妙的深度数据分析与机器学习能力，但其社区正努力开发出更有针对性的高级分析相关功能，”Kaufman与Kirsch指出。“IBM与SAS都允许客户将R与Python语言集成在大型项目当中。”

　　5.可视化界面帮助企业用户获得更具可访问性的高级分析方案

　　数据科学家这一群体毕竟较小、与普通用户的距离也较为遥远，相比之下中小型企业往往仍在为创建具备丰富经验的分析团队而头痛不已——可以理解，毕竟紧张的预算使其很难具备充分的发挥空间。与此同时，分析机制则在企业的各个决策层面扮演重要角色，从而进一步增加了企业用户对访问数据分析结论能力的渴求。有鉴于此，高级分析供应商们纷纷将注意力集中在相关功能身上，希望自己的平台能够尽可能方便企业用户的实际应用。

　　“举例来说，SAP正努力将预测流程推向自动化，同时Angoss也为决策与策略树打造出一套极具可视化特性的界面方案，”Kaufman与Kirsch在报告中写道。“SAS与IBM都已经针对企业用户发布了特定产品。举例来说，SAS的Visual Analytics方案与IBM的Analytics Catalyst都专门为企业用户而生。”

　　6.实时数据流与物联网炙手可热

　　随着越来越多设备开始接入互联网，对于实时数据流的分析需求也在迅速增长。通过将高级分析与流数据相结合，企业能够作出更具敏捷性的响应，从而为网络购物客户提供更具个性化的推荐商品清单或者在维修人员注意到之前全程监控喷气发动机中有可能引发故障的各关键性指标。

　　“从传统角度讲，航空公司在处理这方面工作时主要依靠手动设置阈值以及直观检查，”Kaufman与Kirsch表示。“这些阈值设定可能会在引擎过热时发出警报，但却无法确定几种通常无害的因素结合起来有可能引发怎样的潜在危害。供应商对这类需求作出响应，拿出了能够处理实时数据的分析方案。SAS的事件流处理引擎与IBM的InfoSphere Streams允许用户在数据使用过程中对其加以分析。”