Para convertir los datos en información, las empresas primero deben recopilar y almacenar los datos. Una vez que se recopilan los datos, es necesario limpiarlos y organizarlos para garantizar que sean precisos y confiables. Los científicos de datos pueden usar técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos y extraer información valiosa.

Las herramientas de visualización de datos también se pueden usar para mostrar los datos en un formato fácil de entender, lo que permite a las empresas identificar tendencias y patrones rápidamente. Por ejemplo, un minorista puede usar un mapa de calor para visualizar los patrones de tráfico de clientes en una tienda, lo que le permite identificar qué áreas de la tienda son las más populares y cuáles no.

Las empresas también pueden utilizar técnicas de modelado predictivo para pronosticar tendencias futuras e identificar riesgos y oportunidades potenciales. Por ejemplo, una institución financiera puede usar modelos predictivos para identificar a los clientes que tienen más probabilidades de no pagar sus préstamos, lo que les permite tomar medidas proactivas para reducir el riesgo de pérdidas.