大數據主要用於解決複雜問題。無論多麼複雜的經濟問題都有規律可循。運用大數據在查找疑點、綜合分析等方面的優勢，通過數字化、公式化、模型化，可以迅速把握宏觀經濟發展態勢，這是因為大數據的簡單算法比小數據的複雜算法更有效。在宏觀調控中應用大數據，將實現由片面向完整轉變，由傳統向現代轉變，由數據整理向數據挖掘轉變，由精準向高效轉變，由單一結果向綜合成果轉變。
運用大數據提高資源使用效率。大數據是與物質、能源一樣重要的資源和要素，它可以改變資本和土地等傳統要素在經濟發展中的權重。大數據的本質是面向海量數據的開發應用，發現隱藏的知識和規律，為優化資源配置提供科學支撐。大數據有助於經濟低成本、高效率、快速度、效益遞增式的發展。根據美國麥肯錫公司的有關報告，運用大數據技術能使零售商提高利潤率60%以上，使醫療保健行業降低成本8%。通過獲取、收集、分析大數據，能夠便捷地瞭解人們消費需求變化以及市場發展趨勢，從而能提高生產效率和銷售效率。大數據可形成基於規模化自動化的個性化，這使商品或服務大規模量身定製成為可能。
大數據可以預測經濟發展趨勢。大數據還具有極強的預測能力，對經濟發展過程中數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行彙集和關聯分析，可以從中找出經濟發展的內在規律或發展趨勢，有助於決策者作出宏觀預測和前瞻性決策。大數據分析方法將網絡科學和行為科學結合在一起，可以發現新市場、提升新能力、創造新價值。運用大數據思維，對管理理念和管理模式進行變革，建立用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新的管理機制，將極大地提高管理效率。這其中的關鍵是最大限度地採集和整合數據，有效利用和分析數據，更好開發和應用數據。
大數據技術具有通用性滲透性。數據採集和分析涉及每一個行業，帶有全局性和戰略性。大數據滲透力極強，是典型的通用技術，各行各業都可以大數據化，比如電信業正在變成電信數據業，金融業變成金融數據業，醫療業也變成醫療數據業等。大數據的價值主要體現在它的驅動效應，通過構建數據庫，對現有數據按主題進行深度整合解析，利用機器學習等先進分析技術，實現數據的深入挖掘，用數據反映和解決現實問題從而帶動有關產業和技術發展，通過數據分析提高各行各業解決難題和增值的能力。大數據對經濟的貢獻主要在於效率、效益和質量的提高。
開發大數據提升數據資源價值。為有效提高效率需要彙集多種來源的全面數據。事物的本質和規律隱藏在各種原始數據的相互關聯之中。不同角度的數據可描述同一實體，每一種數據來源都有一定的侷限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始數據，才能更好反映事物的全貌。對同一個問題，不同的數據提供互補信息，可對問題有更深入的解剖。因此，在大數據分析中儘量彙集多種來源的數據是關鍵。為實現大數據的更大價值，要不斷優化大數據開發方式，使大數據處理和分析從系統化、集成化向知識化、智能化發展，實現數據採集範圍持續擴大，數據採集手段持續創新，信息安全管理持續加強，數據關聯分析持續深化，數據挖掘深度持續增強，數據分析預測能力持續提升。
構建以大數據管理為核心的現代管理新格局。數據就是事實，數據文化的本質是尊重規律的實事求是精神，這有利於轉變我們傳統定性思維的習慣。將大數據管理和尊重事實、注重理性、強調效率的文化理念相結合，完善數據採集、篩選、分析、應用機制，構建以深化數據應用為先導，以體系建設為基礎，以績效管理為抓手，以大數據管理為核心的現代管理新格局，形成用數據說話、用數據管理、用數據決策、用數據創新的文化氛圍。
總之，大數據以其數量巨大的優勢而更接近事物的真相，解析大數據有利於發現客觀規律。在經濟發展中應用大數據，既可以改善資源配置，又可以提高資源利用效率，從而有助於轉變增長方式以及提高經濟發展的質量和效益。
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