壹、數據和信息量巨大的企業：企業在運營過程中能夠采集和積累大量的數據和信息，如客戶數據、產品數據、交易數據、原材料供應數據等等。電商、傳統零售、餐飲、連鎖等企業具有該特征。通過從大量的數據中挖掘潛力和數據的價值，能夠大幅度改善企業的經營績效。
二、資產密集型企業：資產密集的企業，需要充分發揮資產的價值，在數據分析的基礎上，能夠讓企業充分挖掘資產價值潛力，提升企業經營績效。
三、勞動密集型：勞動密集型的企業，通過數據分析，建立效率模型，在勞動力配備、勞動力潛力、勞動力閑置(idle time)、不作業分析、生產損失(loss analysis)、等等方面的數據分析，可以更好地利用勞動力，發揮效率，提升本來就不高的利潤率。
四、多元化、跨區域經營的企業：多元化，特別是相關多元化的企業，需要利用數據分析，發揮多元化產業間的協同效應；跨區域經營，特別是有國際化的企業，需要通過數據分析，將企業的管理效率進壹步提升。
五、多產品或多品牌經營的企業：通過數據分析可以分析各個產品或者品牌的效率效能，將產品組合或者品牌組合的合力發揮到極致，發揮組合的正效能，降低產品組合間的負影響。
六、決策風險高的企業：任何的決策對企業的戰略績效影響非常大，風險非常高，需要企業在做出重大決策時，不僅僅要謹慎、科學，還要多方論證，充分分析。因此對數據分析要求高。
七、決策響應速度要求高的企業：決策的響應速度關乎企業的生存，所以需要在短時期內處理大量的信息和數據，容不得長時間論證，為了保證決策的正確性，必須在平時做好功課，建立完善的數據分析系統，在需要做出決策的時候，有充分的數據分析作為保障。
八、流程銜接要求高的企業：企業在價值鏈上跨度大，需要上下遊充分地合作，流程上相互間的銜接協作，保證效率，這要求各個環節信息對稱，數據分析充分。通過數據分析，也能夠清晰地認識如果出問題，是哪裏出了問題，應該如何解決問題。發現問題所在，是解決問題的鑰匙。
九、分權決策型的企業：分權而治，給分公司或業務單元充分的授權，能夠提高企業針對業務特征和地方的特點，發揮地方的優勢。但是，也會帶來風險，數據分析能夠降低信息的不對稱性，讓分權決策更加合理和科學，管理更加高效。
十、企業所處的環境競爭激勵：在競爭越充分的市場上的企業越加需要數據分析來挖掘企業的潛力、資源潛力、提升競爭力，包括業務模式創新、產品創新、改善客戶體驗等以在激烈的市場上能夠獲得更高的競爭優勢，因此更加需要將數據分析作為提升競爭力的關鍵要素。