1、数据可让公司改进客户体验并将大数据植入其提供的产品中。在所有可能的领域，公司都将使用它们收集的数据改进产品和客户体验。约翰迪尔（ John Deere ）就是一个绝佳的范例，它不仅使用数据让自己的客户受益，还把数据作为一个新的产品提供给客户。
2、第三，大数据提高了企业几乎所有部门的工作效率和运营优化能力。企业可以通过传感器监控货物、机器性能、优化配送路线、改善员工绩效，甚至评估和招聘人才。例如，公司能够通过传感器追踪员工活动、压力水平、健康状况和交流方式。如果能够量化和分析优秀CEO的特质，这些数据可用于改进人力资源和招聘流程。
3、大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局（NSA）利用大数据技术，检测和防止网络攻击（挫败恐怖分子的阴谋）。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
4、可根据CRM对客户信息设定共享、转移、分配，最大限度利用客户资源。在客户信息和数据存储方面，对资料搜集、筛选、跟踪、维护进行全方位跟踪和管理，避免因人事变动引发的客户流失。
1、大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局（NSA）利用大数据技术，检测和防止网络攻击（挫败恐怖分子的阴谋）。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
2、大数据对企业的作用：实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。
3、查找未知元素之间的关系 大数据能够帮助企业找到任何元素或事件之间的关系，即使看起来它们之间没有任何关系。这有什么用呢？例如，您通过数据发现销售额与销售人员数量的变化无关，在这种情况下，如果不影响其他业务领域，您可能希望减少员工人数。
1、数据可对产品优化进行支持，对相关业务线产品进行用户分析，营收分析，行为分析、活动效果评估等，产出相应报告，为产品优化和业务运营提供支持。同样，新产品研发也需要数据支持，根据已有数据为新产品的开发提供决策依据和方向，实现业务所需的数据分析、数据产品设计。
2、数据分析可以避免思维的盲点。有人把数据分析过程是比喻成医生把脉看病的过程。除了不仅要提供体检数据，更得要提供疾病医治与预防的方案。一份新备货方案，一条新的流水线的布局，一个新的客户导入或一个新业务模式的开发，均离不开数据预测、分析与推演。
3、大数据主要用于分析市场环境、潜在市场机会和找准市场战略等层面。市场分析 对于企业而言，当前所在的行业或者赛道的现状如何，需要进行市场调研活动，如今大数据已经取代取样数据，成为了很多企业的运营需求。且大数据更为客观，维度更多，颗粒度更细，能更客观的反应市场需求。
4、数据在企业在的重要性：优化运营管理流程。通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。创造更大的价值效益。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数，降低物料成本，创造更大的收益。
大数据为企业决策层和管理部门提供了便捷且多样的战略决策支持。 大数据的应用显著提升企业情报收集、处理和分析的效率，同时减少相关成本，是增强企业竞争力的关键。 借助大数据，企业能提升整体分析研究能力和市场快速响应能力，构建以知识管理为核心的竞争情报系统，进一步增强核心竞争力。
大数据对企业决策产生了深远影响，改变了企业传统的决策模式和经营理念。这一变革不仅推动了企业内部的创新发展，还为企业拓展了新的业务领域。然而，过分依赖大数据分析结果也可能导致决策失误，影响企业的持续发展。因此，在大数据时代背景下，企业应适时调整战略规划，以适应新的商业环境。
在传统管理决策模式中，企业管理者不仅对数据进行了垄断，其掌握的数据可能具有不完整性且在决策时只有少数人可以参与；而在大数据时代，各级人员不仅能够轻松地获取影响决策的信息，且越来越主动的参与到决策当中来。
大数据对企业决策的变革性影响 （ 一） 决策主体从“精英式”过渡到“大众化”传统的营销决策包括“核心竞争力”和“定位”理论，前者关注客户的长期价值， “定位”理论以产品或客户的需求为基础，决策的核心都是精英式的企业管理层，而非员工和社会公众。
将交通拥堵状况减少了约16%。金融交易 大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。