فعالیت معدنی در هر مرحله از چرخه عمر، حجم گسترده‌ای از داده‌های زمین‌شناسی، اکتشافی، استخراجی، فرآوری، نگهداری، مالی، قراردادی، محیط‌زیستی و پروژه‌ای تولید می‌کند. با این حال، برخورداری از داده فراوان لزوماً به تصمیم‌گیری بهتر منجر نمی‌شود.

در بسیاری از سازمان‌های معدنی، داده‌ها در واحدهای مختلف و در سامانه‌ها، فایل‌ها و قالب‌های جداگانه نگهداری می‌شوند. مدل زمین‌شناسی، برنامه استخراج، اطلاعات دیسپچ، گزارش‌های کنترل عیار، تناژ ورودی کارخانه، بازیابی، مصرف انرژی، توقفات تجهیزات، هزینه‌های عملیاتی، صورت‌وضعیت پیمانکاران و اطلاعات مالی ممکن است بدون ارتباط نظام‌مند با یکدیگر تحلیل شوند.

در نتیجه، هر واحد تصویری بخشی از عملکرد ارائه می‌دهد؛ اما مدیریت سازمان به‌سادگی نمی‌تواند رابطه میان تغییرات عیار و تناژ، عملکرد استخراج، کیفیت خوراک، بازیابی کارخانه، هزینه تولید، جریان نقدی و ارزش اقتصادی دارایی را مشاهده کند.

برای مثال، کاهش تولید کنسانتره ممکن است ناشی از افت ظرفیت کارخانه نباشد، بلکه از تغییرپذیری کانسنگ، افزایش رقیق‌شدگی، ضعف کنترل عیار، ناهماهنگی برنامه معدن و کارخانه، تغییر ترکیب خوراک یا افزایش توقفات ناوگان سرچشمه گرفته باشد. بدون یکپارچه‌سازی داده‌ها، علت واقعی انحراف ممکن است پنهان بماند و اقدامات اصلاحی به بخش نادرستی از زنجیره معطوف شوند.

تحلیل کسب‌وکار و هوش تجاری معدنی، داده‌های پراکنده را به تصویری یکپارچه از عملکرد فنی، عملیاتی و اقتصادی معدن تبدیل می‌کند و به مدیران امکان می‌دهد عوامل مؤثر بر ارزش را شناسایی، روندهای نامطلوب را پیش‌بینی و تصمیم‌های اصلاحی را به‌موقع اتخاذ کنند.