大數據分析還能幫助企業探索未來產業趨勢，因此投資大數據分析，能幫助金融機構深入了解顧客心理，并據此設計商品。這些高技術性的工作可能是大型機構應付不來的。雖然科技公司已經開始專注心力在這個領域，不過傳統產業還沒搭上這班大數據列車。
為了解決這些問題，了解大數據分析重要性的大型機構紛紛聘雇資料分析專家。例如金融業就利用大數據分析評估客戶滿意度，并了解許多產品和資產的顧客行為。
顧名思義，大數據這個概念指的是傳統資料處理技術無法應付的龐大數位資料。例如一家銀行的多年交易紀錄或是網站的隨機評論。從取得、分析、儲存到傳送這些資料，所有程序都需要用上特殊技術，如果企業想利用大數據達到成長，就要運用有效率的手法進行分析。
大數據并非僅限文字形式，影音、電子郵件、網路上的數位資料、金融數據，甚至是聲音檔，只要是被廣泛蒐集并透過分析找出其意義，都可以是大數據。
這些指出消費趨勢的資訊，對各產業的研究者來說非常有用。但要管理如此龐大的資料庫，同時顧及即時性和相關性，對業者而言充滿挑戰。此外，不斷涌入的即時資訊使資料處理變得更加困難。
但是在互聯網，每一秒都有數百萬Byte的數位資料被儲存起來。如果想要用一樣快的速度、以具邏輯性的方式篩選這些資料，免備案主機，大數據分析技術就能派上用場。最近，VPS，社群網站的用戶反應、心情等資料，愈來愈常成為大數據分析的對象。
但大數據的重要性在哪里呢?隨著世界漸漸數位化，人類行為和反應愈來愈常被記錄下來，并以數位形式儲存。消費者每次在超市購物，整個購物清單都會被輸入到電腦里。這些資料積累一年後，只要經過分析就能了解消費者的購物品牌、商品和價格偏好，還能知道購物頻率、平均消費額等重要資訊。
