分析型数据是企业级信息系统计算环境的一个新的发展方向。有些数据源可能成为新的分析型数据的来源，这些数据源不很明显却具有更大的潜在重要性。分析型数据主要是用于在大量数据中分析规律的，一般存储的数据时间跨度长，数据量大，对实时性要求不高，通过查询分析规律趋势，用于产品决策等。

IT部门的工作可以简单描述为两部分：管理数据和向业务人员建议如何使用这些数据。作为一个普遍规律，关于上述两种情况分别应该涉及到哪些数据，几乎不存在争议。然而，也有一些例外，这些特例具有重要的经济意义。在许多案例中，使用新的数据资源能够大幅度提高商业利润，并带来成功。

有些数据源有可能成为新的分析型数据的来源，这些数据源的特点是：不很明显却具有更大的潜在重要性。有些数据是已经获得的，有些是可以去购买的，还有一些全新的数据是必须去创造的；有些数据是传统的、结构化的，有些则是非传统的、非结构化的，还有一些几乎没有结构。

通常情况下，只需要关注那些已经掌握了的数据。搜索引擎日志会告诉决策人员顾客提出了什么问题和他们对什么感兴趣；综合网页访问日志也能显示类似的信息；也可以从保修声明、呼叫中心报告等类似的文本中挖掘出许多与客户满意度或产品质量相关的数据。还有，如果能够解决隐私权问题，甚至可以通过电话交谈的方式来收集更多的语音信息。

此外，可以通过第三方获得有用数据。最为众所周知的获取客户数据的途径就是通过信用报告机构，他们的数据可以被大量用于CRM之中。除了CRM，医学研究人员还希望通过存储电子病例的数据库来拓展他们的临床经验，以避免传统临床试验的开支、时间拖延和危险性。

当企业出于分析的目的有意识地去制造和获取数据时，就可能会出现令人兴奋的结果。

以下就是一些例子：

客户忠诚卡

尤其是在娱乐行业。这些卡已经改变了娱乐业的运营模式，无论当顾客是在游戏场馆还是在家里，娱乐业都能利用那些数据准确地向顾客推销其产品。当然，这包含了大量的数据挖掘工作，然而娱乐业相当大的一部分利润就是这样来的。

基于顾客个人信息的分析

在某种程度上，超级市场确实有点家长化，推销人员知道顾客是谁，并据此向顾客提供商品。RFID的广泛使用将在更大程度上扩大这种趋势，但需要克服隐私权的问题，但是经验说明，顾客为了换取个性化市场服务，可能被商家诱导而说出个人信息。

额外的顾客反馈

优秀公司应该走出去获取额外的反馈信息，以用于CRM或产品质量分析。下面是一些获取额外信息的方法：

向申请保修卡/登记卡的顾客赠送礼物；进行网上有奖调查活动；客服人员主动向顾客拨电话；开展讨论会或其他社区共建活动；改进各种形式的客户服务（互联网方式或电话方式），引导顾客消费更多的产品，同时进行更好的沟通。

价格/服务测试

市场人员长期以来都在测试不同的产品价格和不同的服务，并在这方面训练有素，其目的是要看看哪个更成功。对这些测试进行支持性分析，使得这些测试更加有价值，并由此预测需求弹性。