3.获得新的营销情报。机器学习分析工具可快速处理大量文档以分析客户行为。一家重要的杂志发行商可以将文本挖掘应用到数以万计的文章中，并通过主要分论题的流行度来分析每个单独的出版物情况。然后，他们将分析扩展到所有内容属性，以查看哪些整体主题受到客户的主要关注。该分析将所有出版物的数十万条内容进行分析，并以分段形式交叉引用热门主题的结果。其结果是丰富的内容，哪些话题对不同的顾客最感兴趣，哪些营销信息与他们产生了最强烈的共鸣。
在电子数据展示中，数据科学家使用关键字搜索非结构化数据并获得有关数据的合理构想。
无论企业的业务具体是什么，其目标都是挖掘业务价值，无论数据是结构化的还是非结构化的。这两种类型的数据都可能具有很高的价值，而较新的工具可以汇总、查询、分析和利用所有数据类型，以便在整个企业数据范围内获得更加深入的业务洞察力。