大數據管理有望發生革命性的徹底改變。簡單地說，利用大數據，管理者可以很好的測量。進而從根本上更好的了解他們的業務，并直接將這一知識轉化為改進的決策和性能。當然，諸如谷歌和亞馬遜這樣的企業已經這樣做了。畢竟，我們希望我們的企業天生具有分析數據的能力，進而完成工作任務，這曾經是一代商界人士所夢寐以求的。事實上，使用大數據有可能改變傳統企業業務。
　　
　　我們已經看到，大數據被用于供應鏈管理方面，以幫助人們理解為什么一家汽車制造商的缺陷率會突然增加；在客戶服務方面，通過不斷掃描和干預相關的健康護理實踐，在對一組產品特性數據進行分析的基礎上，規劃和預測更好的在線銷售，等等。
　　
　　如下案例，公司采用了新的信息流，從根本上提高了性能。
　　
　　案例：使用大數據，以提高預測能力
　　
　　機場事務。關于航班抵達時間的準確動態信息：如果在飛機降落在地面之前，準確的顯示了相關的抵達時間，地勤工作人員就可以充分的準備，乘客和機組人員可以有效的準時被接機；如果其顯示得比預期晚，就會造成工作人員閑置，成本上升。所以當一家美國主要航空公司的內部研究顯示，在其主要樞紐約10%的航班，要在估計到達時間和實際到達的時間之間留出至少10分鐘的間隙，而30%的航班至少要留出5分鐘的間隙，以便他們決定采取相關的應急行動措施。
　　
　　毫無疑問，許多障礙依然存在。我們的數據工程師太少。而該技術又是新的。在某些情況下，太容易犯相關因果關系的錯誤，并找到誤導性的數據模式。面臨的挑戰是巨大的，而且，隱私問題只會變得更加重要。但無論是在技術層面還是業務的收益層面，其基本趨勢是明白無誤的。
　　
　　數據驅動的決策往往是更好的決策。企業已經普遍接受了這個事實，由此可以拉開與他們的競爭對手的差距。我們不能說所有的獲勝者都將是利用了大數據轉換了決策的。但大數據可以告訴我們，什么是最可靠的賭注。