要向信息驱动型企业转型，企业要做到整合数据综合分析，为业务部门进行业务优化和增值服务，从而体现数据的价值。
　　“我叫方叶，开出租有5、6年了吧，刚开始觉得这份工作挺随意的，现在随着北京堵车，活儿越来越难，挣的钱越来越少。运气好的话一天赚七八百，运气不好一天赚四五百。有一天三个人找到我说要帮助我进行一个项目，说是能少时间多赚钱。经过分析，他们说我运营区域只局限在熟悉区域；行车习惯不好导致油耗过高；无目的行驶，空驶率高。数据员给了我一本地图册，把热点区域的娱乐场所和小区标注出来，让我多去这些地方。”
　　这是一个借助业务分析帮助运营的案例，2个多月后，方叶从最初的每天行驶298公里，载客25人，收入500多元。到运营300多公里，载客46人，收入712元。面对打车难，出租车司机却并不赚钱的“你不容易，我也难”的出租车运营困局，通过动态循环收集载客与打车热点分布数据，将这些复杂的信息转化为洞察，帮助司机搭载更多乘客提高收入，并不断学习、转型。
　　我们不仅要问，小到个人，大到企业，开始面对大数据和业务分析的轮番轰炸，他们到底能做什么？
　　“意大利‘科斯塔·康科迪亚’号游轮2012年1月14日凌晨在地中海托斯卡纳海岸附近吉廖岛搁浅，之后船体几乎全部沉没，造成至少6人死亡、14人失踪的惨剧。意大利轮渡失事的原因是他们没有得到足够的信息，做出了错误的决策，造成轮船失事。在获得足够信息之后，好的决定就能得到更好的结果，甚至能够挽回意外事件造成的损失。2009年全美航空公司一架客机从纽约长岛起飞后出现故障。飞行员应变迅速，驾驶客机避开纽约人口密集街区，无损坠落于哈得孙河。地面救援人员接应及时，机上155人全员获救。这得益于机长基于现有的信息，做出了非常正确的决定。”Garner咨询公司全球副总裁Ian A.BearamN样描述信息驱动带来的价值。
　　所谓信息驱动，就是将企业内部各个部门和环节的数据信息进行整合和综合分析，从而帮助企业决策。这些信息来自各个部门，其中可能包含大量非结构化数据，要将这些纷杂无序的信息进行整合，从中得出价值辅助决策是一件很难的事情。
　　Ian A.Bertram表示，“当企业要转型为信息驱动决策型的企业时，关键取决于组织的成熟度。而要进行转换，就要先考虑几个问题。相关性、资源、革新和创新，相关性是指各个部门的组织关系是什么，信息的关联性是什么；资源是看企业是否有能力实现转型；之后再进行革新和创新。三者缺一不可”。
　　业务分析要想用好，最重要的是要站在业务的角度，为业务部门着想，要做到分析为业绩和业务服务，包括如何提高利润率，如何规避风险，如何优化企业的运营等。
　　以金融行业为例，金融行业信息化一直走得比较早，数据仓库的建设也比其它行业要早。以国内某大型银行为例，历史账户信息加在一起已经达到2个PB的数据。银行可以通过这些数据分析客户分类和行为，挽留客户和寻找新的客户，为客户提供更好的服务，并且规避相应的风险。
　　对电信行业而言最重要的是提供网络的能力，如何通过网络的分析和优化去提高网络的利用率，例如通过网络通话时长、通话掉线次数等对服务进行优化，还可以针对移动用户所在的位置等为客户提供更多增值服务。
　　“例如说无论是呼叫中心坐席还是营业厅的客服专员，或者是客户登陆网站进行自服务，所有接触客户的时间点都能够针对这个客户过去的消费行为进行分析和预测。如预测客户可能的流失率，预测客户感兴趣的服务并进行推送。这就是根据客户的行为习惯挽留客户，提高更多更高质量的增值服务给客户。要做到企业里不仅是管理层，甚至是在每个节点上的操作员，都可以拥有决策的能力。这是我们希望业务分析进行到下一步实时决策阶段的例子。因此IBM推出了收集数据掌控信息、进行分析获悉洞察、采取行动进行业务优化、在过程中不断学习和转型的方法论”IBM软件集团大中华区业务分析洞察及智慧地球解决方案总经理卜晓军表述说。