¿Por qué es relevante esta pregunta?

Los casos de negocios son diferentes, la esencia técnica es la misma.

Call Center Performance Analytics
Análisis de ventas, incluidas las previsiones
Sistema antifraude
Minería de procesos de negocio
Diversas auditorías (técnicas, financieras)
Tareas de almacenaje y logística.
Costeo basado en actividades
Monitoreo de procesos comerciales
Análisis basado en registros
Gestión de la capacidad
Análisis de texto (correo electrónico, servicio técnico)
Cuadros de mando e informes flexibles
"neumáticos inteligentes" entre sistemas de contabilidad (1C, ACS, SAP, ...) y ejecutivos
...

Es una continuación de publicaciones anteriores .

muchas de esas tareas se reducen a la manipulación matemática de los datos (los sistemas CRUD están más allá del alcance, consideramos precisamente diversos procesamientos y transformaciones);
El 80% de las tareas de manipulación de datos se pueden resolver de manera rápida y eficiente "llave en mano" utilizando las herramientas R;
en los negocios, por regla general, las tareas y requisitos se ajustan rápidamente, incl. debido a factores externos o resultados intermedios obtenidos;
las tecnologías "modulares" se arraigan bien en TI; La construcción del "monolito" puede llevar de 2 a 3 años, lo que es comparable a la vida útil de una solución pequeña. Es mucho más eficiente ensamblar rápidamente un diseño "modular", adquirir experiencia práctica y, en 2-3 años, construir una nueva solución teniendo en cuenta el conocimiento adquirido y los cambios pasados en TI y negocios.

Todo esto surge de un estudio superficial del tema y las herramientas utilizadas.

R es un lenguaje de programación completo, no una calculadora de consola.
R actúa bien como un "pegamento" universal entre varias plataformas y componentes de C: ¡cuenta rápidamente!
La legibilidad del código depende de la experiencia del desarrollador. El estilo moderno de R es la metaprogramación. El código es compacto y rápido.
R es un ecosistema que le permite implementar un ciclo completo de procesamiento de datos, desde importar datos hasta proporcionar AWP y preparar presentaciones.