收集见解是一项长期工作。趋势通常不会在一天的数据后自行确定。通常需要数月甚至数年的时间才能确定趋势是什么，并从该趋势中收集信息。分析依赖于发现数据中的模式并弄清楚这些模式如何应用于整个公司。它使用公司感兴趣的一组关键数据点作为探索的基础。虽然分析很重要，并且是当今世界营销策略的重要组成部分，但它在弄清全局方面却不够。这就是机器学习的作用所在。通过专门的算法，我们可以使用我们之前收集和增强的丰富数据来洞察各种客户模式和趋势，而不仅仅是我们事先弄清楚的那些。正如SAS 哥伦比亚电报数据库 所说，机器学习是一种处理分析模型构建自动化的数据分析。自动模型构建的重要性在于我们不需要将自己限制在简单的人类可处理的数据量上。无论数据量有多大，我们都可以真正利用收集到的所有数据。这对企业的影响是深远的，因为这意味着提供电子取证服务的公司可以获知他们甚至不知道自己缺乏的广泛信息。从本质上讲，机器学习通过自动处理丰富的数据，为企业提供真正的洞察，从而将数据分析推向了合乎逻辑的结论。
通过分析做出明智的决策
信息是经过处理的数据，公司领导需要信息来做出决策。丰富数据可以增强收集数据的处理能力，公司可以从中受益匪浅，深入了解新的和以前未知的领域。这不仅对客户资料有影响，而且对业务效率和客户影响也有影响。机器学习使公司能够通过收集数据扩大覆盖范围，并将这些数据转化为真正的资源，如果得到有效利用，可以为母公司带来更高的利润。