數(shù)據(jù)和分析已經(jīng)成為新型競爭力的一部分。有了來自多個接觸點和新的分析工具帶來的豐富數(shù)據(jù)，公司越來越善于創(chuàng)建更為精細(xì)的消費者群體細(xì)分，并為其定制產(chǎn)品和服務(wù)。美國 Acxiom公司為包括銀行和汽車公司在內(nèi)的客戶提供5億多名消費者的情況介紹，每份介紹都富含1500多個數(shù)據(jù)點，而所覆蓋的交易數(shù)據(jù)樣本則高達 50萬億次。各家公司也在學(xué)習(xí)使用這一類數(shù)據(jù)進行測試和實驗。他們會借鑒一些公司如亞馬遜或谷歌的前瞻性工作，持續(xù)使用被稱為“A/B測試”的方法。這種方法不僅會優(yōu)化網(wǎng)站設(shè)計和體驗，也可以提升真實世界中的公司業(yè)績。很多領(lǐng)先營銷類公司都在從微博、新聞報道和 Tweets的實時監(jiān)測中收集數(shù)據(jù)，由此發(fā)現(xiàn)那些可以影響產(chǎn)品和定價戰(zhàn)略的細(xì)微情感變化。

高級分析軟件可以讓機器發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)流或文件中的模式。這一“智能”意味著一系列更廣泛的知識型任務(wù)可以憑借更低的成本（細(xì)節(jié)請參見下文第5個趨勢）實現(xiàn)自動化。雖然大數(shù)據(jù)的潛力已得到廣泛認(rèn)可，但各個公司組織架構(gòu)和技術(shù)的復(fù)雜性以及對于完美的追求，經(jīng)常會使其進展放緩。領(lǐng)先者和落后者的差距越來越大，因為領(lǐng)先者總是找到新的方法去測試、學(xué)習(xí)、建立組織架構(gòu)和競爭。對于希望能夠跟上這一腳步的公司，制定大數(shù)據(jù)計劃是新的關(guān)鍵重點。