任何产业都是不断变化和发展的过程，对于大数据分析产业也是。随着人们对分析平台的关注，对于数据可视化分析系统的要求也会更多种多样。已经有不少使用者根据自己的使用感受提出对产品的更高的使用期望，这说明，数据可视化分析系统有更多的改造点，下一代的数据可视化分析系统正向我们走来。
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安全性：在一个多用户、跨组织的世界中，安全性和访问管理变得比以往任何时候都重要。实现基于云的单点登录技术可以简化跨平台和工具的导航，但是对于数据共享的集中式方法仍将是个挑战。区块链应用程序的新兴领域，通过分布式记账方式来确保数据共享，可能会带来一些缓解，但在这些应用程序变得足够稳健之前，还有很多工作要做，以便标准的IT组织能够实施和管理。
遗留系统：从大型投资数据仓库和遗留报表工具中迁移可能会令人畏惧。对于那些使用这些工具的团队来说，将会有一些阻力，并且可能会有对遗留平台的不继续使用的惩罚。但是，可以通过模块化构建新的分析解决方案，并使用中间件与遗留工具集成。
非结构化数据管理：传统的数据仓库主要集中在结构化数据上。然而，现在大多数分析的洞察都依赖于将非结构化和结构化的数据几乎实时地混合数据中。这需要一种灵活的方法，并对组织进行培训，以检索和分析有用的方法获取和标记非结构化数据。
弹性：随着我们转向实时分析，算法和数据处理常规需要变得更有弹性:可伸缩、容错性，并且能够自动处理数据的缺口和错误，这样洞察力仍然可以在不完全数据的情况下产生。这可能需要一种完全不同的算法开发方法，这种方法更依赖于概率数据的增加，而不是每次都假设有完美的数据可用。
工具的演变：分析领域正爆炸性地出现新的工具和方法，这些工具和方法都来自于大型商业玩家和开源社区。多年来依赖于SAS的公司，现在正在培训他们的分析师使用R和Python，以跟上学术界最新的图书馆和软件包。在GPU设计的推动下，深度学习算法正在彻底改变分析解决方案的开发方式，但需要专业技能，而这些技能在技术巨头之外很难找到。构建一个面向未来的分析平台的挑战在于使用模块化的方法，因此当不同的组件发生变化时，它们可以很快被下一代工具所取代。
我们正处于分析的黄金时代，但是期望越多就挑战越大。寻找更好更正确的数据可视化分析系统以应对变化中的商业市场是一个持续性的移动的目标。但目前而言，接下来人们对数据可视化分析系统的期望是以上提到的七个特征所指向的模样，研发人员也在夜以继日地创造让客户满意的数据可视化分析系统。因为那样的分析平台才能让企业在竞争中始终保持领先地位。