Еще примеры использования R для решения практических бизнес-задач

Ну если помнить об этих граблях, можно при необходимости писать полностью, типа stats::filter()

Нет, неправильно.
Это конкретные кейсы конкретных людей, в т.ч. бывающих на хабре. Задавайте вопросы, что смогу — отвечу, что потребует раскрытия закрытой инфы, надеюсь ответят сами коллеги.

И привязано это к реальности ближе некуда. Фантазии — это работа социологов, пророчивших победу Клинтон.

И, поскольку это все настоящие кейсы, перед публикацией я получил согласие на размещение материалов у коллег. Если что-то огласить будет нельзя, увы, значит нельзя.

И замечательно. Физические законы везде одинаковы, математика — язык физики, человечество тысячи лет шло к тому, чтобы абстрагироваться от частностей и находить общее, например, между пузырьками пива в стакане и полетом самолета через построение моделей на абстрактном языке математики. Только нас экзерсизы с цифрами не интересовали сами по себе, но как руководство к управлению физическими параметрами контролируемых объектов.

Саму параллелизацию делали через foreach, примерно так:

enreach_doc <- function(docID) {

  # формируем url запроса
  req_str1 <- "http://www_____/?beanMethod=getDocument&queryId="
  req_str3 <- "&documId="
  req_str4 <- "&checkBoxes=&fromUserId=54"
  # ............
  ur1 <- str_c(req_str1, req_str2, req_str3, docID, req_str4, collapse = "")
  resp <- GET(ur1)
  resp_status <- resp$status_code

  # проводим обработку контента
  flog.info(paste0("Parsing documentId = ", docID, " HTTP Status Code = ", resp_status))
  # ............ 
}

# -----------------
nworkers <- detectCores() - 1
registerDoParallel(nworkers)
getDoParWorkers()

descriptions <-
    foreach(docID=iter(doc_registry$docID), 
            .packages=c('xml2', 'rvest', 'futile.logger', 'stringi', 'stringr', 'jsonlite', 'tibble', 'magrittr', 'curl', 'httr'), 
            .combine=rbind) %dopar% {
              enreach_doc(docID)
            }
registerDoSEQ() # unregister-a-doparallel-cluster

Насчет future — использовали только для одной микрозадачки, когда данные по документу надо было выцепить с двух страничек. Запустили это в параллель через future, а потом собрали через values().

Ничего серьезного, два подобных future:

data_future <- future({
  response <- GET("http://wwww.yyy.com")
  parse_X(content(response, as = "text"))
}) %plan% multiprocess

Генрих, рад слышать.
Отвечаю честно. На практике все оказалось гораздо прозаичнее. Пока даже не стали тюнинговать.
Увидели, что задача потенциально решается на раз-два, а актуальная проблема скрыта в сборе данных, слишком редко и есть местами ручной ввод, а значит, человеческий фактор. Поэтому пока переключились на промышленный IoT, а это все отложили в виде пилотной модели в сторону.

Но это тоже неплохо, поскольку позволило вскрыть реально узкие места (а не надуманные) и сфокусироваться на важном.