大數據用于描述這樣的數據組，其規模超出了日常軟件在可容忍期限內獲取、管理和加工數據的能力。一些網絡技術領先的公司持續地投資于昂貴的大數據技術，成效顯著。大數據使得創新型公司變成了經營新方法的率先接受者，經營更為成功。通過大數據的分析挖掘，公司可以發現新的經營模式，對工藝加以改進。例如，在獲悉消費者行為后，可以將發現用于某些改變，如降低成本或增加銷售，就會產生價值。在任意大的數據組中應用統計方法可以發現有用信息，將這些信息商業化即可獲益。

大數據時代一切在變，應對之策是改變一切。經營方式發生了變化——制定決策變得與開展行動深度融合;運用信息的方式發生了變化——從處在經營的邊緣變成了處于所有方面的中心;技術發生了變化——從批處理到實時處理，從分割到融為一體;人們工作的方式發生了變化——從在命令和控制模式下運作到在合作環境下負責自己的信息和交互應用。

根據麥肯錫全球研究所的分析，利用大數據在各行各業能產生顯著的財務價值。美國健康護理利用大數據每年產出3000 億美元，年勞動生產率提高0.7%;歐洲公共管理每年價值2500 億歐元，年勞動生產率提高0.5%;全球個人定位數據服務提供商收益1000 多億美元，為終端用戶提供高達7000 億美元的價值;美國零售業凈收益可增長6%，年勞動生產率提高0.5—1%;制造業可節省50%的產品開發和裝配成本，營運資本下降7%。

根據國際數據公司(IDC)的測算，2011 年數字世界將產生1800EB 的數據，2012 年會增長40%，達到2500EB。截止2020 年，會達到35000EB，似乎沒有足夠的磁盤空間存儲。就傳統IT 企業來看，其結構化和非結構化的數據增長也是驚人的。2005 年企業存儲的結構化數據為4EB，到2015 年將增至29EB，年復合增長率逾20%。非結構化數據發展更猛。2005 年為22EB，2015 年將增至1600EB，年復合增長率約60%，遠遠快于摩爾定律。

 

圖表1：2005—2015 年總體企業數據增長

當今大數據的來源除了專業研究機構產生大量的數據外(CERN 的離子對撞機每秒運行產生的數據高達40TB)，與企業經營相關的大數據可以劃分為四個來源：

1.越來越多的機器配備了連續測量和報告運行情況的裝置。幾年前，跟蹤遙測發動機運行僅限于價值數百萬美元的航天飛機。現在，汽車生產商在車輛中配置了監視器，連續提供車輛機械系統整體運行情況。一旦數據可得，公司將千方百計從中漁利。這些機器傳感數據屬于大數據的范圍。

2.計算機產生的數據可能包含著關于因特網和其他使用者行動和行為的有趣信息，從而提供了對他們的愿望和需求潛在的有用認識。

3.使用者自身產生的數據/信息。人們通過電郵、短信、微博等產生的文本信息。

4.至今最大的數據是音頻、視頻和符號數據。這些數據結構松散，數量巨大，很難從中挖掘有意義的結論和有用的信息。

大型以Internet 為核心的公司，如Amazon, Google, eBay, Twitter 和Facebook 正使用后三類海量信息認識消費行為，預測特定需求和整體趨勢。第一類數據可能產生較少的業務，但可以推動某些經營模式實質變革。例如，汽車傳感數據用于評價司機行為會推動汽車保險業的深刻變革。

大數據改變了所有行業全部公司的經營方式。從對市場的理解到如何挖掘經營信息，大數據能洞察每項轉變。一個致力于收集和分析大數據的行業業已形成，對現有公司產生了深刻影響。據有關調查，有10%的公司認為在過去的五年中，大數據徹底改變了它們的經營方式。46%的公司認同大數據是其決策的一項重要支持因素。

在大數據時代，大數據使不同規模公司變得如此迫切的原因在于公司間有效管理數據的程度導致了競爭差距。據經濟學人智能單元(Economist Intelligence Unit)調查表明，就大數據管理，公司可以劃分為四類，它們是：戰略數據管理者，渴望數據管理者;數據收集者和數據閑棄者。經濟學人智能單元根據回饋信息總結了各類公司的個性特點。

一、 戰略數據管理者

戰略數據管理者在各類公司中以其最為成熟的能力位居大數據管理者的最先進的小組。這些公司大都屬于制造業企業、金融服務或技術公司。戰略數據管理者首先明確了與公司戰略目標一致的專項計量和數據項