由 猿小六 第3阶段是为企业的当前状况创造一个实时的数字化影子。第4阶段则是让企业理解为什么会发生这样的事情，并利用这种理解通过根本原因分析来产生知识。为了识别和解释数字化影子中的交互作用，必须应用工程知识对捕获的数据进行分析，创建信息提供支持复杂和快速决策所需的过程知识。
在这方面，支持分析大量数据的新技术非常有用，比如大数据。大数据主要用于描述无法再使用传统业务分析流程处理和分析的大量数据，大数据还包括能够处理和组合这些非常大且通常是异构的数据集的技术和应用程序。大数据应用系统通常与企业业务应用系统并行部署。大数据应用提供了一个共同的分析平台，可以用来进行广泛的随机数据分析，以揭示企业数字化影子下的真实活动。
例如，透明性可以用来对机器和设备进行状态监测。记录的状态数据可以用于搜索事件之间的相互依赖关系，然后聚合这些事件以生成反映机器或设备状态的复杂事件。因此，透明性是维护运行管理中预测性维护的要求之一。