Esta primera etapa conlleva saber los datos requerido para el análisis de datos por lo que será importante el hacer preguntas efectivas a los interesados, definir el problema que se intenta resolver y aplicar el pensamiento estructural para saber cómo se abordará el problema.   

Aquí es donde hacemos la recopilación de los datos seleccionados para el análisis, será necesario identificar y usar diferentes formatos, tipos y estructuras de datos. Debemos asegurar que los datos sean imparciales y creíbles, así como debemos organizar y proteger los datos.

Para esta parte se recogen, crean y transforman los datos para su análisis manteniendo la integridad de estos. Se realizan pruebas de datos, limpieza de datos y verificación; por último, se informa sobre los resultados de la limpieza. 

Los datos procesados y organizados pueden estar incompletos, contener duplicados o errores por que se debe hacer uso de una herramienta para formatear, transformar, ordenar y filtrar los datos para identificar patrones y sacar conclusiones, hacer predicciones, recomendaciones y tomar decisiones basadas en los datos.

Los resultados del análisis de los datos deben ser compartidos y presentados para ello debes de comprender las visualizaciones, crear imágenes efectivas, usar los datos para contar historias y ayudar a otras personas a comprender los resultados. Incluso las retroalimentaciones de los usuarios pueden convertirse en un análisis adicional. 

La última parte que es actuar en base a todos los pasos anteriores del proceso de análisis de datos requiere que apliques de tus ideas para resolver los problemas y que seas capaz de tomar decisiones para crea algo nuevo.