使用和增强数据
数据使用不会损耗，使用过程中会产生新的数据。
主数据的使用
数据使用与数据增强，良好的主数据管理有助于组织更好地理解业务和各相关主体。
商务智能
一种了解组织活动和机会的数据分析工具，对组织数据的正确使用可以洞察产品、服务和客户，制定更利于战略目标的决策；一组支持数据分析的工具，能支持的数据分析包括查询、数据挖掘、统计分析、包报表、场景建模、数据可视化和仪表化。商务智能是建设数据仓库的主要驱动因素。
数据科学
应用统计学，将数据挖掘、统计分析和机器学习与数据集成、数据建模相结合，通过探索数据的规律构建预测模型。可为组织提供一个前瞻性的视角，确定发展方向。
预测性分析和规范性分析
预测性分析：一种概率模型，基于可能事件的相关历史数据及其他变量分析预测。
规范性分析：预测将会发生什么、何时会发生，并揭示发生的原因，显示各种决策可能带来的影响，可以对如何利用机会和规避风险给出建议。过程中可不断接收新数据，重新进行预测和分析。
数据可视化
可视化是通过使用图片或图形标识来解释概念、想法和事实的过程。数据可视化是通过将基础数据以图表和图形等可视化形式展示，加深对它的理解程度，从而可发现机会、识别风险、突出信息重点。
数据货币化
货币价值附加到有效的数据管理实践中，能够生产更高质量的数据，做成更多事。良好的数据管理实践是数据创新成功的基础。糟糕的管理会造成浪费，带来风险。
从数据中获取经济价值的方法：
交换信息，以活得商品、服务或现金
使用信息，以增加收入、减少开支或管控风险
总结
数据使用时会产生新数据，新数据也需要管理生命周期
新数据是组织拥有的最有价值的数据，是洞察力的来源
由于技术和方法的发展，新数据可能会影响数据管理要求达成的方式
新数据、新方法与传统技术并存并相互作用
组织通过数据货币化的方法获取价值，改进数据管理事件，可以提高效率，为货币化创造条件