简单的演示方法不再能够充分展现数据背后的故事，数据分析师，而企业高管需要知道那些故事才能有效地使用数据，达到预测和规范的目的。2015年，数据分析师报名，凯勒·奥尼尔(Kelle O’Neal)和查尔斯·罗伊(Charles Roe)在Dataversity网站上发表了题为《对比商业智能与数据科学》的调查报告。近半数的受访者把“加强对客户的了解”作为投资数据科学的主要原因，数据分析师考试，决策的改善和对业绩的更深入理解是评估预测分析/数据科学项目有效性的重要指标。经营效率的提升、影响分析的改善、成本的降低和更准确的预测是企业高管想通过数据分析得到的东西。
即便在数据库的世界里，新兴的玩家似乎也越来越多。多到市场已经难以承受的地步，数据分析师培训费，这里发生了很多令人兴奋的事情，从图形数据库(如 Neo4j )的成熟，到专门数据库的推出(如统计时序数据库 InfluxDB)，乃至于 CockroachDB 的出现(受 Google Spanner 灵感启发诞生的融合了 SQL 与 NoSQL 长处的新型数据库)。数据仓库也在演变(如云数据仓库 Snowflake)。
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