大數據快速被財富1000強公司所使用已成為既定事實，這是過去四年對大數據實踐調查得出的結論。
該調查集合了眾多人士的觀點，包括規模小但有影響力的集團高管中的首席信息官、首席數據官，以及財富1000強企業的高級經理人和技術領導人員。
現在社會上的一些關鍵產業領域可以作為代表，比如金融服務行業，數據豐富，并且數據投資巨大，又比如生命科學行業，其數據使用正迅速蔓延。
其中得出的調查結果：
i. 其中63%的公司稱其在2015年使用了大數據生產，只比2012年增加了5%
ii. 其中63%的公司預計到2017年在大數據投資上將超過1000萬美元，比2012年增加了24%
iii. 54%的公司表示已經任命了首席數據官，比2012年增加了12%
iv. 70%的公司報告顯示稱大數據對于其公司運轉至關重要，比2012年增加了21%
v. 在投資規模的頂端，27%的公司表示到2017年在大數據投資上將超過5000萬美元，比2015年的投資數額還增加了5%
四年前，企業和高管們都沒意識到大數據所能帶來的機會以及影響。
當許多高管不怎么待見這個術語時，有些人卻是大數據虔誠的“信徒”，認為數據驅動分析可以改變公司決策的制定。如今，我們已經達到了一種新的契合點：大數據作為一種新的企業標準出現，并迅速發展蔓延開來。
當互聯網剛流行時，我們迫不及待的要去連接登陸萬維網，如今上網已經成了一件再普通不過的事了。我們現在正進入大數據逐步成熟的階段。
那么，高管們該如何實現大數據投資的價值呢?
制定正確的度量。
當財富1000強中的大部分公司宣稱其實施大數據的能力時，一些公司已經表明他們將如何從這些大量投資中得到商業價值。
當我與高管們討論這個問題時，他們經常會指出，高度發展度量的缺失是因為大數據實現的功能相對還不夠成熟，以及大數據起源的組織贊助的功能和目前報道的不夠完善。對首席經濟官提供權威數據報告的機構，很可能起初就發明了準確的財政衡量方法。
另一個測試大數據計劃有效性的問題已變成預計成本和分紅的難題。
大數據給企業帶來的快捷方便被大家稱贊，因為其在迭代過程中也能加載數據、確定關系和模式、并加載更多高度指示性的數據。通過這種方法，企業可以在試驗和錯誤中學習一些對企業自身發展有用的經驗。這就給早期測量帶來了挑戰，因為大多數企業開始都會在大數據環境下不斷地犯錯并糾正以適應其真正的需求。由于不成熟的流程和效率的低下，時間和精力的初始投資有時會大于預期。
識別創新的機會。
創新仍然是大數據的承諾源。創新的速度和靈活性使得其自身去探索，譬如生命科學研發和金融服務行業的目標市場營銷活動。大數據的成功故事，使得創新在這一階段保持相對較少。到目前為止，大多數大數據成就都包含節約經營成本或者允許允許更大的和更多樣化的數據采集分析。
比如，金融公司已經可以通過處理客戶七年的信用交易來提高信用風險，并用一年的時間來加強信貸能力，以獲得更大的信用精度和更低的信用風險。
然而，這些仍然是后臺業務，他們沒有改變客戶體驗或者破壞傳統的商業方式。一些前瞻性的金融服務公司已經承諾資助建立大數據實驗室及大數據中心，在這些類似的投資中，行業內的一些公司將從中受益。但是，光提供資金是不夠的，大數據的創新還需要勇氣和想象力。
做好文化和商業變化的準備。
雖然一些大公司已經投資了優化現有的基礎設施以匹配其速度和大數據提供的成本效益，但是新的工具和方法正在替代整個數據系統。新一代數據專業正在興起。利用統計技術和類似于Hadoop和R語言，這個專業已經成長成熟。
隨著他們進入到更廣闊的天地，數據管理和分析的傳統方法將會被這些新技術淘汰。
大概兩年前，我開始為財富1000強公司做數據和分析策略方面的工作，當時我認為這項工作95%需要技術支持。而現實正好相反。大多數公司面臨的大數據的挑戰都與人有關，而非技術。所以說，公司必須從長遠考慮，企業若不改變文化，將不可能成功利用大數據。
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