這步驟主要涉及到從各種源頭收集數(shù)據(jù)，如業(yè)務(wù)系統(tǒng)、社交媒體、公開數(shù)據(jù)庫等。

這步驟主要是對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗和整理，后續(xù)的分析和挖掘工作。

選擇合適的數(shù)據(jù)存儲工具和技術(shù)，如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫。

使用數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，如描述性統(tǒng)計、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習、聚類分析、分類算法等，對數(shù)據(jù)進行深入研究，以發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和模式。

通過圖表、圖形等形式，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)出來，幫助決策者更好地理解和解讀數(shù)據(jù)。

基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，為公司制定戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)提供依據(jù)。

- 樂器行業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來了解消費者的音樂喜好，以此推動產(chǎn)品的設(shè)計和營銷策略；

- 酒店管理通過分析大量的客戶評價和行為數(shù)據(jù)，來提升服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化運營效率，提高客戶滿意度；

- 跨境支付平臺則通過大數(shù)據(jù)分析來識別潛在的欺詐行為，保障交易的安全性；通過數(shù)據(jù)分析來了解用戶的消費習慣，為用戶提供更好的個性化服務(wù)。