S dátami sa dá pracovať aj intuitívne, vždy je však lepšie ak má majiteľ alebo manažér firmy stanovené otázky, na ktoré hľadá odpoveď. Takisto je dôležité mať konkrétny cieľ, za ktorým spoločnosť smeruje. Cieľom môže byť napríklad optimalizácia výrobného procesu, zníženie vstupných nákladov alebo určenie najzaujímavejšej lokality pre otvorenie novej pobočky.

Druhým krokom je určenie dát, ktoré sú potrebné na vykonanie analýzy. Následne prichádza ich zozbieranie a očistenie od chýb. Keďže dáta sa zbierajú z rôznych zdrojov, interných či externých, je potrebné ich zorganizovať tak, aby sa dali vidieť na porovnateľnej stupnici a použiť v jednom programe. Najlepšie je, ak sa zbieranie a organizácia dáta zautomatizuje, čo znamená, že dáta sa dajú použiť v reálnom čase. Aj v tomto prípade je však potrebné preverovať ich správnosť.

Ďalej prichádza vytvorenie modelu a zhodnotenie jeho správnosti. Najjednoduchšie je vytvoriť model z menšej časti vzorky a overiť si jeho presnosť na dostupných výsledkoch, napríklad za predchádzajúce obdobie. Ak tento spôsob nie je možný, je potrebné overiť si relevantnosť využitia jednotlivých premenných, ako aj hypotézy, ktoré vstupujú do modelu, napríklad predpoklady existencie vzťahov a závislostí medzi premennými.

Posledným krokom je aplikácia modelu so všetkými dostupnými dátami, teda v reálnom svete. Ak je model správne nastavený, prinesie odpovede na stanovené otázky a poskytne firmám návod na dosiahnutie ich cieľov. Model je možné transformovať na softvérové riešenie, ktoré umožní aj neanalytikom vidieť hmatateľné informácie z dát, ktoré firma bez prestávky produkuje.