随着可视化技术的发展，很多企业希望自己可以利用信息做分析和探索，但很多新的软件技术不是通过IT统一判断的，经常从不同的部门、不同的地带落脚在不同的企业部门。可视化分析的门槛变低，可视化分析工具逐渐变为一个商品，而不是一个很大的项目，不用投入太大的成本去完成可视化分析。
现代BI 取代传统BI成为新的参考架构。
随着可视化分析的软件、技术越来越平民化，越来越商业化，新一代的企业在利用新的软件时，不需要考虑不同技术平台的兼容问题和IT治理等要求。当现代BI 取代传统BI成为新的参考架构，会带来一个非常灵活的体系结构满足用户的需求。
焦点将转向定制分析应用和应用中的分析。
很多企业的大部分的员工基本没办法享受到先进的分析工具和技术。可视化分析带来的演变，帮助很多管理层和需要进行数据分析的人更便捷地访问他们需要的数据和信息。2017年很多分析技术会嵌入到业务流程、操作应用以及具体场景中，越来越多地把分析直接呈现给这些信息工作者，他们不需要去考虑怎么做挖掘分析等工作，就可以满足企业所需的数据可视化结果。
2017 年，生态系统将证明其实力。
利用整个生态系统把数据、计算结合起来，发挥更大影响力。企业希望把创新、业务的提升变成一体化的过程也是可行的。就是说可以把数据、人和不同的观点(尤其是一个独立功能的节点)都连接在一起，帮助企业建立很多策略的分析中心。
2017 年，混合云和多环境将成为主导模式。
过去企业部署可视化应用可能在内部IT的平台上推广，随着云技术的发展，可以把外部和内部的数据逐渐进行扩展。公共云、私有云或者边缘计算，都可以帮助企业利用可视化的探索和数据分析。另外云和多环境的运行平台可以帮助企业实现对用户的扩展。
潘应麟先生表示，希望2017年的十大数据分析趋势可以推动对于数据可信的进展，从而让数据推动决策，带来整个数据化、可视化分析的发展。