當前許多企業(yè)比以往任何時候都要積極的捕獲數字化的信息。據IDC統計，全球范圍內，每年產生一澤字節(jié)澤（1000000000000千兆字節(jié)）的數據。推動這一海量數據是是來自全球范圍內超過50億部手機、每月在Facebook上分享的3萬億條內容、每月2萬億的互聯網搜索、以及數以百萬計的網絡傳感器連接到手機，汽車，集裝箱，零售包裝等等，均加速了這種數據爆炸。大數據是一個平臺，將所有這些數據轉化為可操作的項目，方便企業(yè)進行業(yè)務決策。

阻礙大數據分析的壁壘正在迅速萎縮。大數據云服務，諸如亞馬遜彈性MapReduce和微軟的WindowsAzureHadoop分布，允許企業(yè)在沒有前期的基礎設施成本的情況下部署大數據項目，并允許他們迅速應對向外擴展的要求。來自諸如Cloudera這樣的商業(yè)供應商的支持，可以從大數據項目中加快開發(fā)并交付更多的價值。捆綁服務器選項，如甲骨文的大數據設備提供快速設置和向外擴展解決方案。最后，模塊化的數據中心設計是一種新興的方式，能夠有效地管理硬件和規(guī)模的和擴展迅速，以及成本效益。

下列企業(yè)能夠從大數據分析中獲得的最大益處：

供應鏈、物流和生產制造業(yè)——利用RFID傳感器，手持式掃描儀，車載GPS和和貨物跟蹤，物流和制造過程會產生大量的信息，以提供重要的見解，以便企業(yè)進行物流路徑優(yōu)化，節(jié)約成本、提高運營效率。

在線服務和Web分析業(yè)——互聯網公司發(fā)明了專門處理大數據處理信息，以便在互聯網大規(guī)模實施這些分析平臺?，F在，執(zhí)行這些分析平臺可以讓小型在線服務公司提供領先于競爭對手的廣告，客戶智能，容量規(guī)劃等等。那些不能提供在線服務的企業(yè)，但與此同時卻有電子商務或其他網上交易的企業(yè)將通過點擊流從理解客戶行為和購買模式，隊列分析和其他先進的分析中大大受益。

金融服務業(yè)——金融市場產生巨大數量的股票市場和銀行的交易數據，可以幫助企業(yè)最大限度地提高交易機會或識別潛在的欺詐性收費，以及其他各種用途。新的監(jiān)管法規(guī)還需要詳細的財務記錄，以保持更長的時間。

能源和公用事業(yè)——諸如“智能電網”和電子傳感器連接到機械，石油管道和設備的智能儀器儀表產生傳入的數據流必須進行存儲和快速分析，發(fā)現并解決潛在的問題，否則會導致昂貴的甚至是災難性的失敗。

媒體和電信業(yè)——流媒體，智能手機，平板電腦，瀏覽行為和文本消息在世界各地被捕獲，用戶的行為和口味是一個日益增加的潛在的寶庫。

醫(yī)療保健和生命科學領域——電子病歷系統的數據是世界上最密集敏感的系統數據，所有這些數據提供病人的治療方案和臨床研究的分析數據，對個別患者的治療方案和公眾健康管理和政策的制定有顯著的影響。

零售業(yè)和消費產品領域——零售商可以分析大量的銷售交易數據，挖掘用戶行為模式和監(jiān)控消費者的品牌意識，利用社交網絡數據了解消費者的消費傾向。