首先，要充分信任數據，用數據說話，基於數據發現和解決問題。
其次，要以用戶為導向。在大數據和互聯網高度發達的今天，客戶的需求日益多樣化和個性化。企業要充分利用大數據，不斷完善產品功能和用戶體驗，滿足用戶的新需求。挖掘大數據的價值。大數據專家勛伯格說:“數據就像壹座金山，但如果數據在那裏，這座金山就不屬於妳。企業需要做的就是去了解和探索這些‘金山’，最終成為大數據的贏家。”
目前國內大數據的應用主要局限於互聯網企業，而傳統企業缺乏深度數據挖掘所需的人員和技術支持。當前，傳統企業首先要結合自身實際，從戰略高度進行規劃和部署，分層次、有計劃、有步驟地推進大數據在企業中的應用。其次，要充分利用現有設備和技術，加強大數據的采集、管理和利用。推動企業決策更加科學，管理更加精細化。提高大數據的分析能力。大數據時代，企業必須準確快速地分析海量數據，以最快的速度為企業管理者提供有價值的信息，這對企業的數據分析能力提出了更高、更嚴格的要求。企業應建立完整的數據收集、存儲、整理和分析體系，加強大數據技術的開發和利用，充分利用數據這壹戰略資源。同時，大數據也對從業者，尤其是數據分析師提出了更高的要求。企業要加快培養大數據人才，不斷提高獲取和分析大數據的能力。大數據時代，數據的類型更加多樣。
據統計，企業中80%的數據是非結構化數據。因此，企業不僅要重視結構化數據的利用，還要重視非結構化數據的挖掘和利用。加快大數據與工業化融合。融合是大數據的價值所在，是推動信息化和工業化深度融合的重要體現，是推動企業轉型升級的重要抓手。