資料探勘是資料分析的基礎，著重於統計建模和用於預測目的的知識發現，可分為描述性統計、探索性資料分析（發現新特徵）和驗證性資料分析（證實或證偽現有假設）。 同時，數據分析是檢查、清理、轉換和建模數據的過程，以發現有用的信息並得出結論以支持決策，並在儀表板中進行摘要。 PMC 專注於商業智能，涵蓋聚合和業務資訊中的數據分析，以在預測定量測量和 KPI 中執行預測分析。 預測分析通常著重於應用統計模型進行預測或分類，而文字分析則應用統計、語言和結構技術從文字來源（一種非結構化資料）中提取資訊並進行分類。
PMC 提供資料管理程序來隔離客戶的資料池並檢查哪些資料可用於反映客戶的業務，從而可以進一步詳細說明進行預測分析並估計未來趨勢。 有效的資料管理可以幫助企業在需求變化或實施新的變化時保持競爭力，釋放現有資訊的潛力，專注於有益的業務成果，提高業務效率，並最大限度地降低風險以優化生產力。 所有結論性結果都可以以資訊圖表或儀表板格式表示，讓客戶全面了解其資料的內容。
PMC 認為資訊圖表是視覺化資訊、數據或知識的最佳方式，旨在快速、清晰地呈現訊息，尤其是向利害關係人。 它可以透過利用圖形來增強人類視覺系統看到模式和趨勢的能力來提高認知，類似的追求還有資訊視覺化、資料視覺化、統計圖形、資訊設計、地圖、時間序列、層次結構、網路或訊息架構來取代長期的-資料集的冗長的口頭描述。
在工業 4.0 和 Web 3 時代，組織必須主動預測市場需求，包括提供具有個人化服務的相關產品，以優化和提高營運效率，更不用說降低風險和詐欺。 數據管理使公司能夠在SEO 中產生更多流量，並透過對數據趨勢的持續監控並以資訊圖表形式呈現，更輕鬆地與目標受眾建立聯繫，從而有助於從不同類型的內容中建立見解，使其更具吸引力和趣味性，以保持高度關注跨越甚至在社交媒體平台上分享一些驚人的結果，這有助於谷歌的“頁面排名”演算法，這對搜尋引擎優化很重要。
PMC 相信，當數據管理與有效溝通和更好的決策相結合時，可以在提升品牌知名度時帶來高可信度。 當資料管理在所有接觸點之間建立相關互動時，將改善內部溝通和可交付成果，從而最大限度地提高營運效率。