根据Ventana Research为SAP编制的一个报告显示，云作为一款工具，能够使数据分析变得更简单，但是在没有IT部门支持的情况下，只有五分之二的企业能够成功地分析数据。为了帮助建立对分析的信心，几乎有75%的公司正转向嵌入式分析工具。
报告显示，转向预测分析正在给公司带来更多的竞争优势，但62%的企业都没有能够使用这些工具的人才。为了通过分析把最新的数据展示出来，系统更新是需要的。而现在，每天仅有五分之一的企业对其分析模型进行了更新。
根据SAP与Eckerson Group共同编写的一份报告显示，数据分析模型已经从仅专注于模型创建转为了把模型创建纳入数据科学生命周期的一部分。数据科学家们正走在时代的前沿，“选择、剖面、清除、格式化、合并、操控、分段和验证”输入到模型中的数据。之后，通过集成“模型管理和部署功能”以提高后端输出精确度，数据就可以被投入到生产中了。
把分析工具融入云能够给企业提供更广泛的数据视野，把意义应用到数据中并允许更多的员工提高其分析能力。然而，IT部门以外只拥有少量分析技能的员工，他们便只能获得和工具提供的一样多的洞察力。
这就是集成分析工具被证明是最有帮助的原因。这些工具可以让员工在分析数据之前，不需要花费时间准备数据。这样，分析变得更加强大，因为它消除了“业务线”上的员工搜索其所需要的各种数据资源的时间。
SAP分析云产品营销副总裁Nic Smit在一封给CIO Dive的邮件中说到，拥有这些工具能够帮助塑造环境，在该环境中，数据可以改善公司的整体功能，但机器学习正在将预测工具带到“新的”前沿。ML能够清除任何“隐藏的含义”，而在人工抓取数据时，这些隐藏的含义会在无意中被忽略掉。
Smith表示，数据分析并不是企业可以忽视的一件事。企业需要在内部拥有第三方数据科学家，或者至少对业务线员工进行培训，以使他们成为有着自身风格的“公民数据科学家”。
