随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及，海量数据正在生成。2015年，中国大数据市场规模达到115.9亿元人民币，增速达38%，预计2016至2018年中国大数据市场规模将维持40%左右的高速增长。大数据正从概念向实际应用转移，越来越多的成功案例相继在不同领域涌现。
IBM日本公司的经济指标预测系统，从互联网的新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI(采购经理指数)预测值。而IBM根据网上的新闻分析出的这个PMI预测值，准确度相当高;美国印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，以用户970万条留言，提前2-6天预测道琼斯工业指数，准确率达到87%。
在中国，“淘宝CPI(居民消费价格指数)”这一指数通过采集、编制淘宝网上成交额比重达57.4%的390个类目的热门商品价格走势，反映网络购物市场整体状况以及城市主流人群的消费状况;阿里公司根据淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无须担保来放贷。目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%，大大低于商业银行;此外，利用对手机用户身份和位置的检测可实时动态掌握流动人口的来源及分布情况，也可实时掌握交通流量情况，可了解突发性事件的聚集情况等。
在各个领域，掌握庞大的数据信息，并对这些含有意义的数据进行专业化处理，大数据就有了不同寻常的商业价值。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，就在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。当下，大数据的价值已在许多行业被挖掘出来。
对此，中国工程院院士邬贺铨指出，大数据本身服务业的属性大于大数据软硬件的制造业;大数据对其他产业的影响大于对信息产业的影响;大数据的社会效应大于直接经济效益。因此，大数据的影响之大以及受到的广泛重视溢出效益明显。目前来看，大部分企业是把大数据分析用于客户分析，然后是运营分析、诚信分析;此外还应用与新产品和业务的创新，企业数据仓库优化。大数据支出最大的产业，一是离散制造，二是银行，三是流程制造。
今年3月份通过的“十三五”规划中，专门有一章提到促进大数据产业健康发展，并提出要深化大数据在各行业的创新应用，探索和传统行业协同发展的新业态、新模式，加快完善大数据的产业链。
“我们需要加强研究，加大投入，综合运用各方面的技术掌握数据资源，加强大数据的挖掘分析，实现在各个行业的创新应用，挖掘大数据的深层价值。”邬贺铨说。
