数据是社会经济发展的重要资源，对于商业、金融、媒体等产业已很明确，数据的价值也很清楚。但对传统产业，如制造业，数据的价值还有待进一步的发现和发掘。主要有：

　　提高企业的敏感性，包括：对新技术的敏感性和对市场需求的敏感性。企业发展高度依赖技术创新和新技术的应用，创新产生新技术；新技术的应用则创造新产品、新应用及新业态。所以，企业必须保持对技术的高度敏感。及时、准确地把握技术的方向和趋势，认识新技术的价值，以持续地提供高端供给，保证产品的高质量；对市场需求的敏感性是企业竞争能力的重要指标，通过数据分析，获得具有预测性、趋势性的信息，提高技术、产品与市场的贴合度，激发潜在的、深层次的需求。

　　提高产品质量（高性能、高可靠），有效的防范技术风险。通过积累数据的挖掘，反复地优化技术、产品的设计方案、生产工艺。在研发、加工的过程中，消除技术、产品的缺欠，保证技术、产品的高质量。对于软性产品（软件、虚拟系统）这一点特别重要，而这就是人工智能产品的开发过程。

　　加快技术，产品的开发周期，减少研发过程中"试错"的周期。数据的知识可以代替许多需要反复实验才能获得的经验，可以有效地缩短产品开发的周期，适应产品更新换代越来越快的趋势。

　　减少对人力等资源的依赖，利用数据的价值，可以减少物质资源的消耗，有效地降低产品的研发和生产成本。

　　总之，通过数据挖掘，我们可以得到许多先验性的信息，进而改进和优化习惯的作业程序。