顧客データが蓄積されてくると当然のように分析という話が出てくる。

データマイニングやテキストマイニングという言葉も珍しくなくなり、大手企業ではそうした方法で顧客データを分析して新製品の開発などに役立てているのも事実である。

しかし、データマイニングを行おうとした場合、膨大な顧客データが必要になってくる。
少ないデータに対して分析したとしても価値のある結果が導き出せない(一般的には)からである。

さらに、データが社内で分散してあるのでは、分析出来ないのでひとつにまとめる作業、つまり、統合が必要になってくる。

この統合が結構厄介で場合によっては半年も1年もかかってしまうことも珍しくない。
データの形式が異なったり、データの鮮度の違いなど、人が確認しなければ出来ない部分もかなりでてくるのがその原因である。
無事にデータ統合できれば、分析ツールが分析自体はしてくれるが、この分析ツールが結構高価なので、大企業はともかく中小企業には手を出しにくい。

分析結果に新たな発見でもあれば投資した価値も認めてもらえるかもしれないが、大概の場合、分析結果を上司に報告しても多くは「そんなことは分かっている」と言われかねないような分析結果になってしまう。

分析結果から何に気づきそれをどのように活用するかは、分析担当者の能力とセンスにかかっている。

投資しただけの効果を期待するならば、優秀な担当者を抜擢することが最も重要ということになる。