먼저 데이터가 수집되어 활용되기까지 거치는 각 단계마다 목표와 과업을 분명하게 설정하는 것이 좋다. 일반적으로 시스템에서 생성된 데이터를 수집하여 분석･활용하는 절차는 6단계로 이루어지는 것으로 본다. 첫 번째는 생성 단계로, 개별 시스템에서 데이터를 생성하고 관리하는 활동을 수행한다. 이때는 어떤 데이터가 있는지 쉽게 확인하고 이해할 수 있어야 한다.데이터 소유권이나 품질이 중요한 포인트이다. 두 번째, 이미 존재하는 데이터를 가져오는 수집 단계는 빠르게 자동적으로 이루어져야 한다. 데이터 가시화, 개인정보, 자동화도구 등이 중요한 과업이 된다. 세 번째는 수집한 데이터를 분석･활용이 가능한 형태로 바꾸는 정제･가공 단계로, 불완전한 데이터를 완전한 고품질의 것으로 변환할 수 있도록 해야 한다. 데이터 표준, 비식별화가 중요한 요소이다. 비식별화는 개인정보와 같이 민감하거나 비밀이 요구되는 정보를 노출시키거나 추론할 수 없도록 변형하는 조치를 말한다. 다음으로는 2개 이상을 연계하여 새로운 데이터를 생성하는 통합･융합 단계이다. 여기서는 어떤 데이터가 중요한지, 위험성은 없는지 알 수 있어야 한다. 융합 알고리즘이 동원된다. 다섯 번째, 분석단계에서는 새로운 데이터 가치를 창출하는 활동을 하는데, 신뢰성과 윤리적인 면을 고려해야 한다. 마지막으로 활용단계이다. 당연한 말이지만 필요한 곳에 제공되어야 하고 이해하기 쉬워야 한다. 시각화 기술 등을 사용한 사용자 인터페이스가 중요하다. 지금까지 설명한 것은 <그림 1>에 정리되어 있다.
대개 시스템에서 만들어진 데이터를 수집하고 분석･활용하는 것은 6단계로 되어있는데, 첫 번째는 개별 시스템에서 데이터를 생성 및 관리하는 생성단계이다. 두 번째는 기존의 데이터를 가져오는 수집단계이다. 세 번째는 그 데이터를 정제･가공하는 단계이다. 네 번째는 데이터의 통합･융합 단계이다. 다섯 번째는 데이터 분석단계이고, 마지막은 활용단계로 데이터를 적절한 곳에 활용할 수 있어야 한다.