افرزش افزوده تحلیلگران داده تنها هنگام جمع‌آوری داده و تحلیل آن‌ها خودش را نشان نمی‌دهد. اگر داده‌های تحلیل به روز شد و از شما خواستند نتایج تحلیل را به روزرسانی کنید، چه می‌کنید؟ آیا مسیری که برای تحلیل داده دنبال کرده‌اید، این آمادگی را دارد که با جایگزینی داده‌ها نتایج تحلیل بدون مشکل به روز شود؟

اگر امکانات جدیدی برای مدلسازی پیدا کردید و اصطلاحا کتابخانه جدید برای تحلیل داده و مدلسازی آماری پیدا کردید، آیا باید تمام کدی که نوشتید را تغییر دهید و بازنویسی کنید؟

اگر بخش مدلسازی را در کدتان تا حد ممکن از سایر بخش‌ها جدا کنید و آن را به صورت مناسب با بخش‌های دیگر کدتان مرتبط کنید، به روزرسانی به مراتب ساده‌تر می‌شود و انعطاف کار شما برای پذیرفتن امکانات جدید و کتابخانه‌های تازه افزایش می‌یابد.

به همین خاطر تحلیلگران داده معمولا آن را صرفا به عنوان پروژه‌های منفرد و جدا از یکدیگر نگاه نمی‌کنند. بلکه سعی می‌کنند تا ابزارهای مختلف را شناسایی کنند و در کارهای مختلف از آن‌ها استفاده کنند و به این صورت مسیر کارشان را هموار کنند. آن‌ها وقت زیادی صرف می‌کنند تا محیط کاری خود را آماده کنند و از کتابخانه‌هایی استفاده کنند که با یکدیگر سازگاری داشته باشند و با برقراری ارتباط بین آن‌ها در کارشان ارزش افزوده خلق کنند.

ایجاد ارزش افزوده در کار تحلیل داده تا اندازه‌ای در گرو نگاه به ابزار و ادوات آن به عنوان مجموعه‌ای از اجزای مرتبط با یکدیگر یا اصطلاحا یک اکوسیستم است. البته این نگاه یک آسیب هم دارد.