企業決策是大數據。大多數現代企業都有決策支持系統來輔助決策。但是，目前的決策支持系統只采集壹些關鍵數據，數據量小，數據區域窄。企業決策大數據的基礎是企業信息的數字化，重點是數據的整理和分析。首先，企業需要更新和升級數字信息采集系統。根據各決策層的功能，建立數據采集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛采集數據。其次，企業需要推進決策權的去中心化、前端化和自動化。對多維數據進行提煉和整合，在人為影響起主要作用的頂層提高決策指標的信息量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為幹擾因素，提高決策準確率。
成本控制是大數據。目前，許多企業在采購、物流、倉儲、生產和銷售中引入了成本控制系統，但系統之間的集成度較低。企業可以升級現有的成本控制系統，打造大數據的全面成本控制體系。第壹，在成本控制的全過程中收集數據，以最大限度地描述事物，實現信息數字化和海量數據化。第二，推動成本控制標準和控制機制的系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素幹擾；改進指標以獲得更準確的數據。再次，構建全面的成本控制體系，將從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等成本控制所涉及的各個環節有機結合起來，形成壹個全面的評價體系，為成本控制提供可靠的依據。成本控制大數據以事前控制為主，過程控制為輔，產前產後控制，可以最大限度降低企業運營成本。
服務體系是大數據。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存和發展。優化服務體系的關鍵是完善溝通機制、聯系機制和反饋機制。利用大數據優化服務體系，關鍵是找到服務體系存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋信息進行分類分析，找出服務體系存在的問題，進而對癥下藥，建立高效的服務機制，提高服務效率。其次，將服務計劃移動到線上，以創建自動化服務系統。快速分析比對消費者服務需求信息，比對成功自動進入服務程序，實現快速處理；如果比較失敗，則轉入人工服務系統，研究處理新的服務需求，並迅速將新的服務機制添加到系統中，優化服務系統。服務系統大數據可以實現服務系統的高度自動化，最大化服務質量和效率。
產品開發中的大數據。產品開發有很高的風險。大數據可以精準分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品R&D的主要環節是消費者需求分析，產品R&D大數據的關鍵環節是數據收集、整理、分析和利用。消費者反饋系統、貼吧、論壇、官網的新聞評價系統是消費者需求信息的主要來源，要註意從中收集數據。同時，可以與論壇、貼吧、新聞評價系統合作，構建完善的消費者服務體系，完善消費者信息反饋機制，實現海量、全面、自動化的信息收集，為產品研發提供信息來源。然後對收集到的非結構化數據進行排序，達到準確分析消費者需求、縮短產品開發周期、提高R&D效率的目的。產品研發中的大數據可以準確分析消費者需求，提高產品研發的質量和效率，讓企業在競爭中占據優勢。