任何数据类型或数据源的有用性取决于所执行分析的类型。 对于某些企业而言，数据分析可作为实时情报收集和绩效衡量的工具。 另一家企业可能使用纯描述性分析，重点放在概要分析，细分和消费者识别上。 更加雄心勃勃的数据分析版本涉及将数据转换为预测-不仅要问什么，而且要问什么。 数据在业务分析中增长最快的应用称为优化，在此可以比较不同类型的数据以最大化目标结果的效率。
将数据精炼成有用的工具后，它就很重要。 从角度来看，可以将未精炼的数据视为未精炼的石油：可以收集大量数据，但必须将其转换为有用的产品，以使其具有经济价值。 必须从数据中提取应用程序。 业务分析的作用是完善数据。
考虑以下示例：ABC公司销售玩具车。 管理层决定要了解其潜在市场，但无法决定要收集哪种类型的数据。 它应该看看真实汽车的购买模式吗？ 是否应该对儿童喜欢的玩具颜色进行调查？ 它应该着眼于目标市场的种族，宗教，性别或收入吗？
公司ABC可能不会开始收集有关其消费者用餐习惯的数据。 用餐和购买玩具车之间似乎并没有太大的相关性。 即使其员工拥有出色的统计建模工具并可以执行复杂的计量经济学研究，该数据也不大可能重要。
最重要的数据是提供最大竞争优势的数据。 挖掘和精炼数据并非没有成本的过程。 企业应寻找能够为其业务分析投资带来最高回报的数据。
