1. 建立完整的数据采集与分析体系：制定企业内部的数据采集规范并建立数据中心，集中整合各个部门反馈的信息；建立数据存储和处理中心，采用先进的工具、技术和算法，实现数据的深度挖掘和分析。
2. 增强管理层对数据分析的重视程度：企业管理层应该认识到数据分析对发展决策的关键作用，通过组织培训、利用行业案例等方式让管理层更好地了解获得可靠的数据对企业决策的支撑意义。
3. 行为分析提高数据分析的实际应用价值：通过对消费者行为进行分析，发现各类客户对产品或服务的需求和偏好，不断调整产品和服务的设计，确保企业的产品和服务适应市场需求。
4. 利用人工智能技术实现数据分析智能化：利用人工智能技术为数据分析带来更多的可能性和效率。例如，机器学习、自然语言处理及模拟人工智能等技术，通过快速准确地收集和处理数据来直接印证企业发展决策的正确与否。
5. 比较与评价不同数据来源的数据质量：数据来源的可靠性和分析准确度是数据支撑决策的关键因素。通过大量实验和比较，尤其是利用机器学习的数据采集和处理，在没有重大数据普及的情况下提高数据有效性。
6. 针对不同的业务领域利用不同的数据分析技术：根据不同的业务需求和行业特点，应选择适量的算法、方法和科学工具，存储并分析累同一区间的多个数据类型以做出更无误的建议。
