數據分析透過分析數據得出結論，並回答以下問題：發生了什麼？為什麼會發生？接下來會發生什麼事？我們該怎麼做？資料分析分為四個層次，層層遞進。描述性分析報告發生了什麼事；診斷性分析解釋原因；預測性分析預測可能發生的情況；規範性分析提出行動建議。

大多數組織仍停留在描述性和診斷性層面。他們建立報告和儀表板，事後調查異常情況。預測性和規範性分析需要更複雜的模型、更優質的數據以及對不確定性更高的容忍度。它們也能帶來更大的價值。能夠預測需求的零售商可以優化庫存，能夠預測患者再入院的醫院可以更早介入。不同層面之間的差距不僅是技術上的，更是文化上的。那些追求確定性的組織難以接受機率預測。他們想要的是答案，而不是信賴區間。這種抵觸情緒阻礙了科技的普及。工具已經就緒，但人們的思考方式往往尚未成熟。

分析成熟度

• 描述性描述－發生了什麼
• 診斷－發生原因
• 預測——將會發生什麼
• 指導性－該做什麼

分析不是一份報告。它是一個提出問題並根據數據尋找答案的過程，即使答案並不令人滿意。