大數據經歷了2012年到2013年概念熱炒期，進入2014年以后，逐步出現了一些行業落地應用。其實說到底，這是一個從發現價值到創造價值的過程。2016國際數博會開始，各行各業涌現出一系列落地應用產品，用數據化產品解決了行業的一些痛點，成為后互聯網時代產業升級的驅動力。數據從來就一直存在，只是沒有任何一個時期像現在一樣重視，數據的價值也發生了較大的變化。
過去數據主要應用在決策領域，即商業智能（BI），影響企業經營管理決策。現在隨著數據體量的不斷增加和數據治理能力的不斷提升，數據被作為一種資產來運營，在各行各業的應用場景正在不斷的擴展，除了決策支持、提高效率等發現價值功能之外，大數據還能創造價值的功能。
一方面，大數據可以幫助提供傳統模式下所無法提供的產品，滿足用戶需求；另一方面，大數據還可以創造新的需求。
大數據分析結果為企業經營決策提供支持，幫助企業提高效率。互聯網與產業結合背景下的大數據應用將有助于提升企業經營管理效率，助力企業經營從粗放型向集約型轉型，實現產業升級。
據麥肯錫調查顯示，數據挖掘的商業價值巨大，大數據在美國醫療行業每年能提高 0.7%的生產力，創造約 3000 億美元的價值；在歐洲公共管理部門 ，每年能提高 0.5%的生產力，創造 2500 億歐元的價值；在美國零售業，每年能提高 0.5%-1.0%的生產力 和 60%的凈利率。
大數據可以幫助提供過去所無法提供的產品，滿足用戶需求。這種模式在傳統產業中比較常見，東亞服務器 臺灣服務器，過去，一些行業的用戶需求雖然存在，但是由于缺乏有效的技術手段，導致市場參與者無法提供合適的產品迎合市場需求。大數據技術興起后，將帶動一系列創新產品推出市場，這在各行各業都能找到案例，考慮到傳統產業的廣度，這將是是一個正在挖掘的巨大市場。
大數據創新產品拓寬市場邊界，供給創造需求。大數據創造價值功能，除了提供產品滿足市場已經存在的需求外，基于大數據的新產品還將創造新供給，帶動新需求，打破原有的市場邊界，想象空間巨大：一方面大數據能夠前所未有的精準洞悉現在，深入挖掘現有商業價值；另一方面大數據能夠空前準確的預測未來，從而能獲得前瞻性的商業價值。
大數據產業鏈四大部分：數據采集和整合、數據存儲和運算、數據分析和挖掘、數據應和消費。
數據采集和整合是指通過技術手段從互聯網、移動終端、物聯網、應用軟件等采集數據，然后把數據按照一定的規則進行存儲和運算，再按照需求調用數據并進行智能分析和挖掘，將數據轉化成價值信息或者產品，為決策支持、提升效率、創新產品提供依據。
大數據資產是基礎，技術是手段，應用是終極目標
在大數據時代，數據資產已經成為核心資源，數據被定義為“未來的新石油”， 因此，擁有數據可謂是大數據時代的王者。
一是既有數據、又有大數據思維的互聯網公司，如阿里巴巴、騰訊、京東、 Google、 Amazon等，成為大數據應用的先行者；
二是傳統軟件公司轉型互聯網，通過 SaaS 模式為用戶提供服務，既有數據、 又有大數據思維的模式；
三是擁有數據，缺乏大數據思維的機構，這類機構手里掌握著大量的數據，但是沒有能力自己有效利用的金融機構、運營商、政府部門等。
大數據應用好壞的關鍵除了數據本身，還在于大數據技術，大數據技術包括數據采集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等環節，涉及的技術環節極廣，隨著數據體量增大和數據復雜性程度提高，大數據技術本身也處于快速迭代的發展過程中。
值得一提的是，大數據技術落地的一大重要因素在于如何實現技術與業務的融合，這背后需要深厚的業務理解，對于既有數據、又有大數據思維的互聯網公司來說，技術和業務本身是相互驅動、共同發展的，臺灣代理服務器 韓國服務器，對于擁有數據，缺乏大數據思維的機構而言，在行業深耕多年的應用軟件提供商則是最好的選擇。因此，各個細分行業的應用軟件提供商有望成為傳統擁有數據機構的重要合作伙伴，助力其探索大數據價值變現。
