数据和分析已经成为新型竞争力的一部分。有了来自多个接触点和新的分析工具带来的丰富数据，公司越来越善于创建更为精细的消费者群体细分，并为其定制产品和服务。美国 Acxiom公司为包括银行和汽车公司在内的客户提供5亿多名消费者的情况介绍，每份介绍都富含1500多个数据点，而所覆盖的交易数据样本则高达 50万亿次。各家公司也在学习使用这一类数据进行测试和实验。他们会借鉴一些公司如亚马逊或谷歌的前瞻性工作，持续使用被称为“A/B测试”的方法。这种方法不仅会优化网站设计和体验，也可以提升真实世界中的公司业绩。很多领先营销类公司都在从微博、新闻报道和 Tweets的实时监测中收集数据，由此发现那些可以影响产品和定价战略的细微情感变化。

高级分析软件可以让机器发现隐藏在大量数据流或文件中的模式。这一“智能”意味着一系列更广泛的知识型任务可以凭借更低的成本（细节请参见下文第5个趋势）实现自动化。虽然大数据的潜力已得到广泛认可，但各个公司组织架构和技术的复杂性以及对于完美的追求，经常会使其进展放缓。领先者和落后者的差距越来越大，因为领先者总是找到新的方法去测试、学习、建立组织架构和竞争。对于希望能够跟上这一脚步的公司，制定大数据计划是新的关键重点。