隨著云計算、移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的創新和應用普及，海量數據正在生成。2015年，中國大數據市場規模達到115.9億元人民幣，增速達38%，預計2016至2018年中國大數據市場規模將維持40%左右的高速增長。大數據正從概念向實際應用轉移，越來越多的成功案例相繼在不同領域涌現。
IBM日本公司的經濟指標預測系統，從互聯網的新聞中搜索影響制造業的480項經濟數據，計算出采購經理人指數PMI(采購經理指數)預測值。而IBM根據網上的新聞分析出的這個PMI預測值，準確度相當高;美國印第安納大學學者利用Google提供的心情分析工具，以用戶970萬條留言，提前2-6天預測道瓊斯工業指數，準確率達到87%。
在中國，“淘寶CPI(居民消費價格指數)”這一指數通過采集、編制淘寶網上成交額比重達57.4%的390個類目的熱門商品價格走勢，反映網絡購物市場整體狀況以及城市主流人群的消費狀況;阿里公司根據淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和誠信的企業，從而無須擔保來放貸。目前已放貸300多億元，壞賬率僅0.3%，大大低于商業銀行;此外，利用對手機用戶身份和位置的檢測可實時動態掌握流動人口的來源及分布情況，也可實時掌握交通流量情況，可了解突發性事件的聚集情況等。
在各個領域，掌握龐大的數據信息，并對這些含有意義的數據進行專業化處理，大數據就有了不同尋常的商業價值。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，就在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。當下，大數據的價值已在許多行業被挖掘出來。
對此，中國工程院院士鄔賀銓指出，大數據本身服務業的屬性大于大數據軟硬件的制造業;大數據對其他產業的影響大于對信息產業的影響;大數據的社會效應大于直接經濟效益。因此，大數據的影響之大以及受到的廣泛重視溢出效益明顯。目前來看，大部分企業是把大數據分析用于客戶分析，然后是運營分析、誠信分析;此外還應用與新產品和業務的創新，企業數據倉庫優化。大數據支出最大的產業，一是離散制造，二是銀行，三是流程制造。
今年3月份通過的“十三五”規劃中，專門有一章提到促進大數據產業健康發展，并提出要深化大數據在各行業的創新應用，探索和傳統行業協同發展的新業態、新模式，加快完善大數據的產業鏈。
“我們需要加強研究，加大投入，綜合運用各方面的技術掌握數據資源，加強大數據的挖掘分析，實現在各個行業的創新應用，挖掘大數據的深層價值。”鄔賀銓說。
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