如果你不具备从数据中提取智能信息的能力，一旦你遇到实际的业务问题(诸如：需要改善供应链流程、微调促销活动方案、制定结束交易时间点等)时，你所收集的每一字节的数据信息都是没有任何价值的。数据仿佛成为企业“甜蜜的烦恼”，数据处理的好，企业就能从中得到巨大的价值;处理的不好，数据反而成为企业的累赘。
为了让更多数据产生的价值信息涌入你的公司，让数据更好的为企业管理层及一线业务人员服务，你需要了解数据、智能、洞察三者之间的区别，并且要清楚如何将上述三个方面更好地应用于预测分析中。
下面将会讲述数据、智能、洞察三者之间的不同，以及三者之间相互依存的关系：
数据
不言而喻，智能和洞察是很重要的价值资产，而数据则是该两者的必要基础。数据包含了你目标市场中所有公司及人口行为的信息，同时也包含了你的生意伙伴(或者潜在生意伙伴)所进行的商业行为的原始记录。总之，首先必须要收集充分的且准确的数据信息;诸如，你拥有企业数据，但是消费行为数据呢?消费心理数据呢?……这就是不同的数据——经常从外部来源收集，同时这也是造成最终结果不同的原因。
智能
当你面对你所收集的方方面面的数据的时候，你从中发现了彼此之间的关系，了解到有价值的信息，最终能够从中描绘出业务机遇及挑战的蓝图，这就是智能;例如，你发现一位浏览你网站的游客，而这位游客所在的公司正是贵司销售团队所关注的对手，并且发现这家公司的业务已扩展到很多城市，这就是智能的层面。
洞察
在数据和智能的基础上，你可以洞察其中更深层次的东西，并引导你做出更好的决策。你将会看到个人和市场背后的规律，并据此在公司决策上做出反应。例如，根据你之前搜集的网页浏览者的数据信息，你判断出你的目标客户正处在一个购买欲望强烈的时刻并有可能完成购买交易，那么贵司据此做出的低成本的精准推销活动将会增加公司的销售额，这就是洞察的层面。
很多品牌需要成本预估，预算优化，并提前预估到会有一个好的前景，数据、智能及洞察对于上述品牌做到这些内容至关重要。总之，数据、智能及洞察这三个方面奠定了企业预测分析的基础。
通过预测分析，可以把洞察和智能运用到实际工作中。
在一定程度上，你可能已经学会了利用大数据，就像大多数的利用海量信息服务于业务的B2B企业。如果你清楚公司过往的规模、地址，最新的消费者购买及商品使用数据，就可以据此制定基本的销售和营销策略。你可以根据一些指标(公司规模、不同的垂直行业前景等)来细化公司目标。然而，要获得真正的竞争优势，并最大化你所拥有的数据价值，你需要利用你的分析技术去创造合适的预测模型。这需要的不仅仅是数据，还需要智能和洞察，学会运用已有的数据创建一个“前景列表”。
在特定的水平，你可以完成以下内容，这会让你变得更好：
创建极其详细的客户行为数据库。
在微观层面细分你的潜在客户和市场。
根据相关数据支持，进行特定的促销活动或者放弃某些交易。
一个包含触发行为的模型可以预测在何时应该采取什么样的行动。这些触发行为可能是雇佣一个新的IT领导，或者通常是对于购买决定的相关支持。当你具有这种较高的洞察力时，你可以在不同业务部门的投资行为中获取更高的回报。
B2B企业不能满足于原始数据，也不能继续把这些原始数据误认成先见之明。为了在一个“更聪明”的市场竞争，企业需要关心内部和外部的数据作为出发点;从这里开始，能够从表面看起来不相关的数据中提取价值信息的能力将会帮助你创造得到可行的、高回报的洞察力所需的智能水平。
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