大數據可以產生巨大的經濟價值。比如大數據為美國醫療領域每年創造3000億美元的價值，將年生產力增長約0.7%；為歐洲公共部門管理每年創造2500億歐元的價值，將年生產力增長約0.5%；為全球個人定位服務供應商每年創造超過1000億美元的收益，對最終用戶的價值高達7000億美元；將美國零售業的凈利潤增加可能超過60%，并保持0.5%-1.0%的年均生產率增長；將生產制造業在產品開發、裝配成本上開銷減少高達50%，流動資金減少高達7%。
這聽起來不錯，少花錢還多辦了事。然而要充分利用大數據，則需要處理相當多的挑戰。那么如何有效利用大數據呢？或者說要發揮大數據的全部潛能，我們首先要解決的問題是什么呢？
人才，人才，人才。重要的事情說三遍。人才短缺是利用大數據首先要解決的問題。特別是缺少在統計和機器學習上有精深的專業知識的人，以及有眼光知道如何利用大數據經營公司的經理和分析師，會妨礙數據的有效利用。根據調查，僅在美國就面臨著15-19萬深度分析技能的人才，以及150萬分析大數據與決策的經理和分析師缺口。
缺少人才僅僅是個開端。其他挑戰包括：建造合理的基礎設施，合理激勵和競爭持續創新，可以被使用者、組織和經濟體恰當理解的經濟效益，合理處理公眾有關大數據擔憂的保護措施。
另外，要充分發揮大數據潛能，還必須要解決以下幾個問題。
數據政策
當空前規模的數據被數字化并跨越組織邊界進行傳播時，有一系列政策問題將變得越來越重要，包括但不限于隱私、安全、知識產權和責任。顯然，隱私問題的重要性，特別是對消費者，隨著大數據的價值增加而增加。
個人數據，比如醫療和金融記錄，往往能提供最重要的信息以實現價值，如幫助找出正確的醫療手段或最優的金融產品。然而，消費者也把這些類別的數據看作是最敏感的。顯然，個體和他們所生活的社會將不得不在隱私和實用性之間取舍。
另一個緊密相關的擔憂是數據安全，如怎樣保護競爭中的敏感數據或其他應保密的數據。最近的例子已經證明，數據泄露不僅會暴露消費者個人信息和企業機密信息，也包括國家安全秘密。隨著嚴重破壞的上升，通過技術和政策工具解決數據安全將成為關鍵。
大數據不斷增加的經濟重要性也引起了若干法律問題，尤其加上數據從根本上不同于許多其他資產的事實。數據可以完美復制，很容易與其他數據相結合。相同的數據可由多人同時使用。與有形資產相比，所有這些都是數據的獨特特征。關于數據的知識產權問題也來了：誰“擁有”某條數據，與數據相關的權利有哪些？怎么定義數據的“公平使用”？還有與責任有關的問題：誰來負責一條不準確的數據導致的負面后果？為了充分發揮大數據的潛能，這些類型的法律問題遲早將需要解決。
技術和方法
為了從海量數據中獲取價值，組織將不得不部署新的技術（如，存儲、計算和分析軟件）和方法（如，新類型的分析）。技術挑戰的范圍和為解決它們而安排的優先級，取決于機構的數據成熟度。新的問題和日益增長的計算能力將刺激新的分析方法的發展。還需不斷的技術和方法創新，來幫助個人和組織集成、分析、具化和消化大數據增長形成的洪流。
組織變革和人才
組織領導者往往缺乏對大數據價值的理解以及如何開啟這個價值。在競爭性強的行業，這可能是某些公司的致命弱點，因為他們的競爭對手以及新入行者可能會利用大數據跟他們競爭。而且，正如上面已經討論過，許多組織沒有合適的人才從大數據中獲得見解。另外，今天許多組織沒有系統安排流程和鼓勵措施，來優化使用大數據和做出更好的決定，并采取更明智的行動。
訪問數據
為了使機遇轉化為可能，公司將越來越多地需要集成來自多個數據源的信息。在某些情況下，組織將能購買到數據的訪問權。然而在其他情況下，獲得第三方數據往往不簡單。第三方數據的來源可能沒有考慮分享它。有時候，經濟收益不足以鼓勵利益相關者共享數據。擁有某些數據集的利益相關者，可能認為數據集是一個重要的競爭優勢的來源，因此不愿意與其他利益相關者共享。其他利益相關者必須設法提供令人信服的價值主張給有數據價值的持有人。
產業結構
相對缺乏競爭強度和績效公開的行業，和利潤池高度集中的行業，充分利用大數據的進度很可能是緩慢的。例如，在公共行業，往往缺乏限制效率和生產力的競爭壓力；因此，該行業在使用大數據獲得潛在價值的道路上，比其他行業面臨更多困難的障礙。
美國醫療保健，是產業結構影響從海量數據中獲得價值的容易程度的另一個例子。這是一個不僅缺乏成本和質量績效公開的行業，也是一個付款人從臨床數據的使用中獲利（減少不必要的治療支出）。然而，付款人收益的增加，意味著醫療機構收益的減少（不必要的治療將減少）。正如這些例子所示，組織領導者和政策制定者如果要確定在個人企業、行業和經濟體作為一個整體的水平上如何優化價值創造，他們將不得不考慮產業結構如何能夠在大數據的世界中演化。
有效利用數據有可能會轉變大經濟體，提供新一波生產力增長和消費者剩余。組織領導者需要認識到潛在的機會以及大數據所帶來的戰略威脅，并結合成功抓住大數據機遇的必要因素，評估和改進他們當前的IT功能與數據策略。他們將需要創造性和主動地確定哪些數據池他們能夠組合創造價值，并如何獲得這些池的訪問權，以及解決安全和隱私問題。關于隱私和安全問題，一項重要任務是幫助消費者了解，存在風險的同時使用大數據能提供什么好處。同時，公司需要招聘和留住深度分析人才，并培訓他們的分析師和管理隊伍，變得更加具有數據頭腦，建立一種在決策中看重和獎勵使用大數據的文化。
政策制定者需要認識到利用大數據來釋放下一波經濟增長的潛力。他們需要提供體制框架，在保護公民的隱私和保障數據安全的同時，允許公司能夠輕松從數據中創造價值。他們還可以在通過教育和移民政策幫助緩解人才短缺；在建立包括通信網絡等合適的基礎設施技術促動要素；在包括先進分析的選定地區加快研究；在創造鼓勵創新的知識產權框架中發揮著重要作用。協調利益的創造性的解決方案也可能是必要的，例如，要求相關機構分享某些數據以促進公共福利。
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