Om data-gedreven beleidsontwikkeling toe te passen is het belangrijk om het beleid aan de hand van data meetbaar te maken. Hierdoor begint dit proces al bij het verzamelen van alle benodigde databronnen. Vervolgens verwerken we de data zodat de juiste inzichten en kennis eruit te halen zijn om het huidige beleid te toetsen en nieuw beleid te ontwikkelen. Op basis van deze inzichten wordt vervolgens een actie ondernomen en daarna weer vernieuwde data worden verzameld.

Een keuze volledig uit handen geven is geen vereiste voor het benutten van de mogelijkheden die machine learning en andere methoden te bieden hebben. De keuze van een model kan ook gebruikt worden ter ondersteuning van een menselijke keuze. Sommige modellen zijn ook in staat aan te tonen waardoor een bepaalde keuze gemaakt is, wat weer tot nieuwe inzichten kan leiden.