Настоящая публикация не содержит ни кода, ни картинок, поскольку суть вопроса несколько шире, а на конкретные вопросы всегда можно ответить в комментариях. За последние пару лет мне довелось применять R для решения весьма разнообразных задач в различных вертикалях. Естественно, что применение R заведомо подразумевает решение задач, связанных с той или иной математической обработкой цифровых данных, а разнообразность задач определялась, в первую очередь, самой предметной областью в которой эти прикладные задачи возникали. Частично отдельные задачи кратко упоминались в предыдущих публикациях. Разные предметные области, от земли (АПК) и заканчивая применением для прикладных задач с использованием летательных аппаратов, вплоть до космических. Накопленная практика позволяет утверждать, что изначальный кредит доверия в R, сопутствующую экосистему и коммьюнити оказался полностью оправданным. Не возникло ни одного кейса, который нельзя было бы решить средствами R за разумный срок. Независимое подтверждение этого тезиса можно получить путем наблюдения за экспоненциальным ростом успешного применения R в обычном бизнесе (не ИТ) на Западе. Например, практически половина докладов с конференции EARL 2017 (Enterprise Applications of the R Language), прошедшей в сентябре этого года, содержат кейсы по использованию R для решения бизнес-задач. В докладах есть примеры по анализу данных в недвижимости, автоматизация деятельности аудиторов, анализ транспортных систем, анализ системы канализации и многие другие отрасли... Бизнес-кейсы, когда применение R оправдано, в целом могут быть охарактеризованы следующим образом: по набору разнородных внутренних и внешних источников необходимо оперативно получить информацию о потенциально проблемных местах, требующих человеческого вмешательства. А также желательно предоставить весь набор информационных срезов и представлений, помогающих человеку принять оптимальное решение.  Понятно, что в такой постановке задачи требуется давать ответы не только на типовые вопросы, но и быть готовым быстро предоставить все необходимое для разового запроса. Акцент несколько смещается с методичного перелопачивания всей информации, сохраненной в корпоративной системе, к локальной композиции подходящих к контексту вопроса элементов из различных источников данных. Какой функционал обычно бывает востребован? Все вышеупомянутое было относительно подробно разобрано в предыдущих публикациях. Использование R позволяет отложить заботы про физическую реализацию. Практическая уверенность в том, что любые запросы бизнеса можно будет реализовать, позволяет сосредоточится на самом важном — на бизнес-потребностях, технологических и бизнес-процессах, физических ограничениях (если мы говорим о реальном секторе экономике), вникнуть в предметную область. Свобода от ограниченных ИТ технологий и продуктов!
И зачастую оказывается, что надо не пользователей слушать, а взаимодействовать с технологом, и изучать физику и химию процессов с тем, чтобы понять реальное проблемное место и предложить более адекватное решение. С точки зрения бизнеса инструментарий R можно считать почти идеальным и вот почему: Однако, как всегда, найдется и ложка дегтя. На Западе R и Python проходят катком по задачам работы с данными. Любой интересующийся человек хоть краем уха слышал про эти языки\платформы. В России же про R знает и слышали исчезающе малая группа людей. Шаг влево, шаг вправо — и мы оказываемся в мире 1С, C++, Java. Сложно, долго, дорого. Нескончаемый development, сильно ограниченный по функционалу “толстый клиент”. Западное R коммьюнити можно считать сформировавшимся. Российское R коммьюнити не может появиться из ниоткуда. Может имеет смысл оглянуться вокруг и пробовать решать задачи по-другому? После успешного решения нескольких бизнес задач трудно будет заставить себя вернуться к старым методам. Слишком уж разительной будет перемена. Предыдущий пост: «Цифровая экономика и экосистема R» Data Science