Нашел интересный пост про уровни зрелости организаций относительно аналитики на имеющихся данных.
Автор на основе своего опыта выделил 4 уровня:

0. Латентный (Latent)
На этом уровне компании обычно собирают данные, но чаще всего не использует их для принятия решений.

1. Анализ (Analysis)
На этом этапе у организации есть люди, занимающиеся аналитикой и формирующие инсайты из данных.

2. Обучение (Learning)
К этому моменту у компании должно скопиться достаточное количество данных, чтобы на их основе формировать выводы, используя машинное обучение. Так или иначе начинает формироваться отдел аналитики с дата саентистами и дата аналитиками (а может даже и дата инженерами). Специалисты начинают строить модели и деплоить их в продакшен. По своему опыту скажу, что на этом этапе batch processing превалирует на real-time processing.

3. Действие (Acting)
Последний уровень на котором, по мнению автора, выводы строятся в режиме реального времени. Тут зачастую в ход идут технологии stream processing типа Apache Flink, Spark, Storm, Kafka. Как правило на этом этапе практически полностью исчезает лаг между сбором данных и конечным выводом по ним (который есть на уровне Обучение).

Почитать оригинал можно по ссылке: https://medium.com/@bratseth/the-big-data-maturity-levels-8b61875032cc

А на каком уровне находитесь вы?