数据背后潜藏着巨大的商业机会。以前只有Google、微软这样的公司能做大数据的深挖，现在已经有越来越多的创业公司进入，不同公司在不同维度的数据分析和服务正创造出新的商业模式。《爆发》作者、全球复杂网络研究专家巴拉巴西教授表示，一项新的学术发现转化到商业模式会涉及很多的因素和很长的时间，比如社交网络理论的提出到Facebook等社交网络兴起，经过了数十年的时间。而大数据领域的商业形态发展也会有这样的滞后性，但资本市场早就开始聚焦于具备数据汇聚以及挖掘分析能力的公司，并开始投资大数据挖掘的早期项目。
移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程，互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。创业公司应用“大数据”告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容等，这正好切中了广告商的需求。“大数据的一个重要趋势就是数据服务变革，针对群体，把人分成很多群体，每个都给予不同的服务。”百分点首席科学家周涛表示，以电子商务为例，传统电商推荐，多是使用协同算法，挖掘不同产品间的关联度。但在百分点，这样的算法已经从基础服务形式，下沉到推荐引擎框架底层，不直接推荐结果。
在数据爆炸的年代，人们经常淹没在海量商品和资讯之中，不知道自己想要什么。而百分点的数据挖掘正是主要侧重于如何找到用户需求，以及如何将数据转化为对客户的帮助。通俗来讲，电商网站通常用的关联规则并不是个性化算法，比如白酒、花生米两个可能对所有用户都关联度很高，就会推荐这两个商品。但是个性推荐，则会通过场景和需求来调动不同算法，计算对于个体真实的用户需求。个性化推荐知道用户喜欢什么，确实地提供商品推荐信息，于是就发挥了“导购”的作用，这无疑更能刺激购买。对于电商企业来说，在精细化运营的趋势下，无疑会为更精准的营销和用户重复购买。以走秀网为例，采用了百分点提供的分析数据后，消费者可以通过走秀网上的“本月热销”（个性化热销榜）、“猜您喜欢的”（个性化热览榜）浏览或购买自己感兴趣的商品。其个性化服务能力大大提高。
百分点每天获取的数据主要分为两类，一类是内容和商品基础数据容量，每天大约在TB级的规模；另一类是一些关于合作伙伴网络上的行为偏好数据，例如浏览过什么、收藏过什么、购买过什么等数据，这部分数据大约达到了GB级的规模。“这两类基本是离消费者最近的数据，可以说是电子商务最核心的数据。”和线下零售不同的是，电子商务网站都有非常丰富的顾客历史数据，包括登录、点击、浏览以及购买等等。如果你把数据放在地下室让它们堆满灰尘，这些数据就是一项负资产，它们需要硬件来存储，需要人员来管理，却没有任何使用价值。从市场角度来看，大数据还面临其他因素的挑战。架势无线CEO叶忻直言，大数据很有前景，但是市场中数据噪音太多，会导致数据价值大大降低。以无线营销为例，大量的刷量以及水军好评差评等数据已经严重干扰了数据的准确性，这实际上大大降低了数据的价值。
