第四層、數據診斷是指能夠根據企業經營管控及其實際業務操作過程中的事件異常和偏差進行因果分析，基于數據運營管理標準，逆向分析事件產生的原因和場景，快速定位事件的故障點或者變異屬性，為業務的恢復和經營策略的調整提供可信的數據分析能力。在數據資產進入海量化的規模狀態時，構建大數據分析能力顯得尤為重要，這樣才能確保高效率的進行事件關聯分析與預測。在企業中能夠形成一系列數據診斷服務。
　　第五層、數據預測是指能夠根據海量化的數據資產和事件進行數據挖掘，從中發現有利于將來參考的現象和發展趨勢。在這個層級人工智能為中心的機器學習逐漸得到應用，逐漸形成利用大數據機器學習技術在企業運營中形成動態發現運營規律、動態對未來運營進行趨勢分析的高階運營數據服務。
　　第六層、數據變現是指能夠將數據狀態、數據診斷、數據預測三個層次的數據服務逐步轉換為數據生產力。數據生產力體現在數據服務驅動下對企業經營決策支持、運營風險防范、運營服務精細化能力水平提升等角度進行推動，通過數據生產力幫助企業實現效率提升和結構轉型。