得益于政策紅利，大數據基礎逐漸完善，為大數據的發展提供了良好的基礎條件及推力；我國經濟增速下行，市場競争加劇，企業尋求精細化管理，為實踐大數據提供了良好的契機。
1）大數據是傳統數據管理的補強。
幫助企業洞察未知，從而完成颠覆式變革伴随着數據體量、形态的變化，數據價值不斷提升，而企業相應的數據管理目标也随之改變，從最初的經營總結到決策支持，再到現在的構建颠覆式變革（重塑業務流程、組織和行業）。而針對于新的數據管理目标，傳統技術已難支撐，企業需要大數據幫助其補強傳統數據管理的短闆
大數據新的數據獲取技術、預處理技術、存儲技術、分析技術、可視化技術等使用更高維度、模式的算法挖掘數據，從而洞察未知，使企業構建颠覆式變革成為可能。
2）大數據正從概念走向實際落地，但前路仍然困難重重。
得益于衆多外部利好的推動，一小部分企業開始現行嘗試大數據，并且有大量用戶積極評估，準備導入（36%）。
但内功的修煉不足，包括從數據獲取、預處理、存儲、分析、可視化的實用性差強人意，導緻企業用戶實踐步履維艱，企業客戶猶豫不決，保持繼續評估觀望狀态。
3）多方環境利好，大數據市場增長潛力巨大
首先，得益于政策紅利，大數據基礎逐漸完善，為大數據的發展提供了良好的基礎條件及推力；其次，我國經濟增速下行，市場競争加劇，企業尋求精細化管理，為實踐大數據提供了良好的契機。
我國大數據有較為良好的基礎條件、際遇、以及外部推力，未來會在全球大數據市場中占有較高比例，以國外市場突破千億的情況來看，我國大數據市場仍有很高的成長空間。
4）産業鍊逐漸完善，并且縱向鍊條上的各細分市場均處于藍海市場，并且在資本的助推下，創新廠商迎來良好的進入機會
從2014年來看，大數據産業鍊發展不均衡，導緻市場資源無法有效整合，廠商缺乏價值鍊條的傳導，市場開拓情況不佳；而發展到現在，大數據市場産業鍊已逐漸完善，從基礎設施層來看，存儲、數據庫廠商無論是數量還是質量保持穩定成長，從分析層的廠商來看，國内不斷的湧現如機器學習類、認知計算等廠商，從應用層來看，初創廠商如雨後春筍般冒出，雖然這片市場魚龍混雜，但面對劇烈的競争，這片市場的廠商成長也最為迅速。
縱向産業鍊的各環節上，均處于行業生命周期的初始期或成長期。并且資本看好這片市場，多數創新廠商在A輪或A輪以前可以融到數千萬的啟動資金，極大程度的催熟創新廠商的成長。
“國字頭”機構是大數據市場的消費主體
調研數據顯示：
無論是在存量市場還是在潛增量市場，“國字頭”機構（包括政府、事業單位、國企、集體企業）均為消費主體。
移動信息化研究中心認為：
國内近幾年經濟的飛速發展背後同時遺留下大量問題，如城市管理、安全管控、行政監管、産能過剩等。“國字頭”機構對于精細化管理、洞察力的需求最為旺盛。例如，政府導入大數據采集城市數據、實時分析，加強對城市能耗的管理；公安等部門導入大數據分析犯罪記錄，提前預防犯罪行為發生；企業基于大數據的實時獲取、訪問和分析最終用戶數據，實時調整産能，避免産能過剩。
同時，“國字頭”機構擁有最為豐富的數據源和充足的資金預算，因此，在現階段及今後的很長一段時間内。他們會是市場的消費主體。
服務領域的豐富拓展了大數據的适用範圍
企業實踐大數據步履維艱
移動信息化研究中心認為：
國内企業數據管理停留在信息挖掘時代的末期，距離以價值為導向的價值輸出時代仍有較長的路要走。
首先，大數據技術還存在着諸多“硬傷”，不足以支撐企業以價值為導向進行數據管理，多數企業在實現大數據最為基本上午實施訪問和分析上尚障礙重重，另一方面，以價值為導向的數據管理需要企業長期的實踐積累，不斷的糾正，反饋修改策略、再執行，如此往複循環，方可實現價值為導向的數據管理。而我國大數據起步本就相對滞後，并且無論是對于數據管理的思想意識，還是對新技術的敏感性均有待提高。因此，國内企業要進入價值輸出時代可謂“任重而道遠”。