最早提出“大数据”时代到来的是管理咨询公司麦肯锡：
数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
大数据对各行各业都会产生深远的变革和影响。一个关于大数据价值的核心逻辑是，在商业、经济、政府及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
先介绍大数据在数字营销领域的一个典型案例：
美国target超市将女性顾客中的孕妇视作购物的黄金消费者。为了将这部分目标人群在怀孕前就争取过来，该超市通过调查罗列出几十种购物偏好，当某位顾客的收银条上集中呈现这类商品时，就会被认定为可能是孕妇或家中有孕妇，并随后向其发送孕妇产品广告。一次，当有人以“家中并无孕妇却总是收到相关产品广告”为由控告这家超市后，却发现原来是自己还在上高中的女儿怀孕了。
这个例子告诉我们，利用购物信息这个大数据，商家可以进一步分析、细分购物群体，从而提升销售额。
从这个案例能够总结出大数据对数字营销的影响在于个性化和精准。通过对用户行为数据的建模，预测用户的偏好，精准掌握细分的客户群体，从而提升营销的效率。
但是，大数据从何而来？数据质量怎么样？对行为建模和个性推荐的有效性至关重要。
在“target超市”的案例里，数据来自target公司的销售数据和CRM数据，属于企业第一方数据。而第一方数据只能针对老客户进行营销，如何针对精准的潜在客户进行个性化营销是数字营销的另外一个重要课题。而潜在客户的数据对企业来说要么没有存储记录，要么需要购买外部的第三方数据。
Teradata的数据专家曾说过，很多商业公司大约只存储15%的有关他们业务的数据，其余85%数据都存储在其它外部公司或网站上。
大数据时代的技术，使得企业内部的大数据和外部数据的整合、交互变得更加重要。
数据“掘金”，开放流动是关键。大数据产业最具想象空间之处在于能够将不同行业的各类数据整合起来，提供全方位的立体数据绘图，力求从系统的角度了解并重塑用户模型，因此数据的“开放性”和“流动性”成为数据掘金的关键。
换言之，大数据不仅意味着信息爆炸时代产生的海量数据，更意味着从无尽的数据中发现商机和价值的能力。但是，如果只有大数据技术，没有数据源，即使是“巧妇”也“难为无米之炊”。
尽管当前大数据存储和挖掘技术已经逐步成熟，但数据孤岛的大量存在，大数据的现状是碎片化的、垄断封闭的，制约了数据的流通和变现。在大数据时代要实现商业价值变现，需要实时对接数据市场的多样化需求，而平台化运营成为满足这一产业需求的必要条件。
因此，大数据时代的发展为CDP的建设提供了温床，使得企业在搭建CDP平台后，通过CDP在社交、广告、邮件、呼叫中心等各种营销手段获取新客户，通过精准和个性化缩减获客成本，扩大企业的客户群，最终能有效提升销售额。
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