数据分析的标准流程，一般可划分为7步，具体如下：
1．决定目标：数据价值链的第一步必须先有数据，然后业务部门已经决定数据科学团队的目标。这些目标通常需要进行大量的数据收集和分析。因为我们正在研究数据驱动决策，我们需要一个可衡量的方式知道业务正向着目标前进。关键指标或性能指标必须及早发现。
2．确定业务标杆：业务应该做出改变来改善关键指标从而达到它们的目标。如果没有什么可以改变，就不可能有进步,，论多少数据被收集和分析。确定目标、指标在项目早期为项目提供了方向，避免无意义的数据分析。例如，目标是提高客户留存率，其中一个指标可以为客户更新他们的订阅率，业务可以通过更新页面的设计，时间和内容来设置提醒邮件和做特别促销活动。
3．数据收集：撒一张数据的大网，更多数据，特别是数据从不同渠道找到更好的相关性，建立更好的模型，找到更多可行的见解。大数据经济意味着个人记录往往是无用的，在每个记录可供分析才可以提供真正的价值。公司密切检测他们的网站来跟踪用户点击和鼠标移动，通过射频识别（RFID）技术来跟踪他们行动的方式等等。
4．数据清洗：数据分析的第一步是提高数据质量。数据科学家处理正确的拼写错误，处理缺失数据和清除无意义的信息。在数据价值链中这是最关键的步骤，即使最好的数据值分析如果有垃圾数据这将会产生错误结果和误导。不止一个公司惊奇地发现，很大一部分客户住在斯克内克塔迪(美国城市)，纽约，和小镇的人口不到70000人等等。然而，斯克内克塔迪邮政编码12345，所以不成比例地出现在几乎每一个客户档案数据库由于消费者往往不愿真实填入他们的在线表单。分析这些数据将导致错误的结论，除非数据分析师采取措施验证从而得到的是干净的数据。。这通常意味着自动化的过程，但这并不意味着人类无法参与其中。
5．数据建模：数据科学家构建模型，关联数据与业务成果和提出建议并确定关于业务价值的变化这是其中的第一步。这就是数据科学家成为关键业务的独特专长，通过数据，建立模型，预测业务成果。数据科学家必须有一个强大的统计和机器学习的背景来构建科学精确的模型和避免毫无意义的相关性陷阱和模型依赖于现有的数据，他们的未来预测是无用的。但统计背景是不够的，数据科学家需要更好了解业务，他们将能够识别数学模型的结果是否有意义的有价值的。
6．数据科学团队：数据科学家是出了名的难以雇用，这是一个好主意来构建一个数据科学团队通过那些有一个高级学位统计关注数据建模和预测，而团队的其他人，合格的基础设施工程师，软件开发人员和ETL专家，建立必要的数据收集基础设施、数据管道和数据产品，使数据通过报告和仪表盘来显示结果和业务模型。这些团队通常使用大规模数据分析平台Hadoop自动化数据收集和分析和运行整个过程来作为一个产品。
7.优化和重复：数据价值链是一个可重复的过程，通过连续改进价值链的业务和数据本身。基于模型的结果，企业将通过数据科学团队测量的结果来驱动业务。在结果的基础上，企业可以决定进一步行动通过数据科学团队提高其数据收集、数据清理和数据模型。如果企业对于重复这个过程越快，就越早能走向正确的方向，从而得到数据价值。理想情况下，多次迭代后，模型将生成准确的预测，业务将达到预定义的目标，数据价值链的结果将用于监测和报告，人人都搬来解决下一个商业挑战。
