隨著大資料的潮流和大資料所呈現的優勢，基於有限的見解和部分的統計資料而構成市場策略的時代已經結束了。但到底什麼是大資料，它能否應到各個領域？
大資料會大範圍頻繁得收集資料來源的資料，然後會使用其中大量的資料。資料是由大量資料來源資料和多種資料型別組成，包括客戶資料，交易資料，機器資料，社交資料等等。組成大資料要素關鍵的一點是它收集資料的頻率。連線速度越快，收集的資料也就越多。大資料需要專業的軟體或者資料科學家來解讀，因為它通常都是非結構化和雜亂無章的。
各個規模的企業都在儘量得收集可行的資料。例如客戶資料包括電子信箱，電話號碼，郵政編碼，資訊反饋等資訊。社交資料也來自多個資料來源，包括社交媒體活動和消費者行為資訊。交易資料包含消費者消費資訊和相關的手續流程資訊。機器資料來自於物聯網，包括與網路相連的機器，工藝和裝置所產生的資訊。
如今市場策略需要深度挖掘客戶資料和規則化的社交資料，來獲取真實可行的見解。同時準確的資料能夠讓營銷者更加了解客戶並滿足他們的需求。
一份來自資料統計公司Statista的報告發現，自2013年8月份止，那些使用大資料的公司在ROI(Return on investment投資回報率)，客戶滿意度，銷售機會，銷售量，簽約量，註冊量和對客戶行為的見解能力都有著顯著的提高。如果各個規模的企業能夠合理地處理資料並對蒐集的資料制定目標，大資料能夠提高這些企業自己的實力。當使用大資料時，企業需要關注：想讓資料回答什麼問題，想在資料中發現什麼。譬如定義哪些是他們最有價值的客戶。
大資料能夠讓企業測量出之前被認為無法計算的資訊。使用這些資訊，分析師能發現新的工業模式並能更好的瞭解客戶的動機，興趣愛好和討厭的東西。更多得了解什麼能讓客戶做出選擇，能夠為通向新的商業機會創造出更多的可能，也能夠讓企業釋出出令客戶感興趣的內容和產品。
利用從大資料中獲得的見解，能夠幫助企業開發出更多新的，高利潤的產品，還可以瞭解未來前景所帶來的相關風險。做出這些改變的公司能夠更好的伴隨著市場進行發展並且能夠根據他們的商業計劃做出任何必要的調整。
資料驅動策略可以使得企業更加關注客戶的同時，還能以低風險進行更多的創新。連線資料提供的各個點可以讓企業更容易測量展現出新的潛在的市場。
企業可以通過資料探勘進行更多的商業戰略決策。對使用大資料感興趣的企業應該記住要對相關資料進行歸零校正，這樣可以幫助他們提高執行力，增加效益和改善與客戶之間的關係。使用大資料需要一個初始的投資和目標的設定，但對於這些回報，這點付出都是值得的。