Потому что SSAS (MD/DataMining) уже не развивается больше 10 лет кроме мелких патчей (т.е. команда распущена и новых толковых нет)
там у MS на коленках через пень-колоду пилят Tabular (то-же простое клиенское ядро что сидит в Power BI и Excel/PowerPivot) которая на большие масштабы изначально архитектурно не очень расчитана (InMemory и прочие ограничения, хотя с партициями и инкрементальным обновлением вроде как удалось сделать вид что научились)
Пилить функции на MS-SQL корректно и эффективно считающие например нелинейные регрессии, кластеризацю или апроксимизирующую картину функции нестандартного распределения не очень разумно и довольно затратно особенно с учётом что это уже давно реализованно в других продуктах (для чего Revolution Analytics собственно и приобрели) т.е. осталось только подключить.


кстати после расчётов и сохранения моделей (как внутри SQL Server, так и внешне) - R/Python(и Java) вовсе не обязательно устанавливать, есть встроенные функция/процедура использования тренированных моделей: PREDICT() или sp_rxPredict (отдельная CLR)

да и нынче с прогресивным развитием Data Science направлений вместе с BigData, ML и AI да с поднятием инфраструктур в облака и удобной масштабируемостью - довольно большая часть классического подхода к данным уходит на второй план (отсюда и падение спроса на DBA и пр. за последние годы), не развивая продукт (в т.ч. по вопросам интеграции со смежными технологиями на которые стремительно растёт спрос на рынке) MS серьёзно рискует потерять свою долю которую восстановить очень сложно (да и удерживать в некотором плане тоже)..