Przydatność dowolnego typu danych lub źródła danych zależy od rodzaju przeprowadzanych analiz. W przypadku niektórych firm analiza danych funkcjonuje jako narzędzie do zbierania danych wywiadowczych w czasie rzeczywistym i pomiaru wydajności. Inna firma może korzystać z czysto opisowych analiz, które koncentrują się na profilowaniu, segmentacji i identyfikacji konsumentów. Bardziej ambitna wersja analizy danych dotyczy przekształcania danych w prognozy - pytając nie tylko, co jest, ale co będzie. Najszybciej rosnące zastosowanie danych w analizach biznesowych jest znane jako optymalizacja, w której porównywane są różne rodzaje danych w celu maksymalizacji wydajności w docelowych wynikach.
Dane są ważne, gdy zostaną przetworzone w przydatne narzędzie. Aby spojrzeć na to z innej perspektywy, pomyśl o nierafinowanych danych, jakby to był nierafinowany olej: możliwe jest gromadzenie ogromnych ilości danych, ale trzeba je przekształcić w przydatny produkt, aby był wartościowy z ekonomicznego punktu widzenia. Aplikację należy wyodrębnić z danych. Rolą analityki biznesowej jest udoskonalenie danych.
Rozważ następujący przykład: Firma ABC sprzedaje samochody zabawkowe. Kierownictwo decyduje, że chce zrozumieć swój potencjalny rynek, ale nie może zdecydować, jaki rodzaj danych należy gromadzić. Czy powinien patrzeć na wzorce zakupu w prawdziwych samochodach? Czy należy przeprowadzać ankiety dotyczące ulubionych kolorów zabawek dla dzieci? Czy powinien uwzględniać pochodzenie etniczne, religię, płeć lub dochód na rynku docelowym?
Firma ABC prawdopodobnie nie zacznie zbierać danych o nawykach żywieniowych konsumenta. Wydaje się, że nie ma dużej korelacji między zakupami restauracji a samochodami zabawkowymi. Nawet jeśli jego pracownicy mieli niezwykłe narzędzia do modelowania statystycznego i mogliby przeprowadzać złożone badania ekonometryczne, dane te raczej nie będą ważne.
Najważniejsze dane to dane, które zapewniają największą przewagę konkurencyjną. Wydobywanie i rafinacja danych nie jest procesem bezpłatnym. Firmy powinny szukać danych, które zapewniają najwyższy zwrot z inwestycji w analitykę biznesową.
