1、大數據挖掘可以使混亂且無規則的數據變得清晰且具有高可用性
大數據具有兩個典型特征，壹個是大量數據，另壹個是復雜的計算。與傳統數據庫相比，大數據的結構化程度，可用性，數據提取和數據清理都是壹項繁重的工作。
典型的典型生產和銷售企業的業務系統數據是隔離，拆分，銷售，生產，財務，客戶等的，不同方面實際上是為自己的業務目標和輸出構建自己的IT系統甚至被外包給不同的IT集成商或軟件開發人員，因此系統相對獨立。
2、讓數據與數據之間的關系，這種關系可能產生化學反應
啤酒和尿布，口香糖和避孕套的著名例子可以發現典型數據之間的隱含關系。通過對消費者行為的數據進行建模和分析，可以發現理論上這兩個原本不相關的事物，當用戶購買某商品時產生了關聯，針對此發現優化貨架商品可以增加銷售額。
3、監視數據生成過程以發現異常，並作出預警和錯誤糾正
通過時間對系統生成的數據進行建模，可以記錄平均值以及每個時間點和時間段的上下間隔。如果某個節點發生異常情況，則系統可以快速找到問題並進行預警和故障排除。當然，這只是技術系統的價值。
在業務系統中，這種數據異常會給您業務狀況的警告，幫助您比較歷史時間維度，確定事物發生變化的原因，並為您提供必要的時間，數據和相關信息參考用於決策分析。
4、通過數據挖掘建立知識模型以提供決策支持信息
IT系統正在發揮更大的價值，因為它可以幫助您通過信息集成來提供決策參考信息。過去，有壹個術語稱為KDD(知識發現)。隨著互聯網信息內容的豐富和以及各大例如億信華辰BI軟件等公司的發展，網絡信息的價值和有效性也在增加。
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