如果数据收集是平台的关键任务，数据分析则是必要的关联。数据生成设备的激增创建了一个庞大的新的数据存储库，这需要越来越大型、越来越复杂的存储和分析工具，从而进一步推动这些平台的集中。[149]如果扩大收集数据的能力是这些公司的一项竞争要求，那么开发相应的分析方法是另一件必须完成的事。因此，在硬件、数据库组织和网络基础设施方面的进步，都为在速度和洞察力方面获得了比竞争对手更多的优势，发挥了重要作用。例如，谷歌最初的成功，很大程度源于它在开创有用的内部软件和创新性硬件架构方面的工作。[150]更独特的是，谷歌设计并构建自己的定制服务器，而不从市场上购买标准服务器，仍然是为了获得竞争优势。[151]而且尽管它最终会发布关于自身操作的信息（这些信息已经被许多人复制过了），但它只会在获得了明确的优势之后才这样做。[152]正是分析的重要性让我们明白，为什么谷歌在人工智能（AI）研究领域也投入了大量资金，因为这是开发相对其他平台具有竞争优势的关键领域。谷歌是这一领域的最大投资者，但亚马逊、Salesforce、脸书和微软也都在大力投资人工智能。公司也有必要开发整个堆栈，而不仅仅是其中一个领域，例如数据管理或分析工具。[153]从传感器到商品的数据流的瓶颈，是产生更多价值的障碍。结果产生一种趋势，即从硬件到软件越来越多地采用堆栈的所有功能。
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