深究大数据热的成因，不难发现，市场的竞争压力才是最根本的原因。由于激烈的市场竞争让所有企业都希望通过数据分析来获得智能，从而赢得竞争优势。实际上，越来越多的公司正是成功地利用大数据技术来赢得了竞争优势。
　　互联网企业无疑是首先从大数据技术受益的企业。以Facebook为例，Facebook的HBase系统每天要处理25亿条消息、超过500 TB的数据、用户点击Like按钮的次数达到27亿次、上传3亿张照片、每半个小时产生的数据大约为105TB。如此大量的数据处理量远非传统数据库系统所能管理的。
　　而Vpon威朋也借助3S系统迎来了客户的认同。以Vpon威朋为某餐饮企业做的促销广告为例，最初是从早上9点到下午5点全天全网投放，但3S系统分析发现，如果用户使用Wi-Fi接入网络，很有可能他已经选好了消费地点，而如果使用3G，用户很可能在等人，而这个时候如果距离他75米处有个餐饮店，他就非常可能会改变消费决策去这个餐饮店——3G用户比Wi-Fi用户的转化率和到店率高出28%，即把当初全天全网投放转为重点时段投放3G用户。由此可见，这样的数据对于移动广告投放和优化有着至关重要的影响。
　　当然，传统的商业智能用户也是率先采用大数据的企业。比如，在金融行业，反欺诈是一项非常重要的应用，特别是对于信用卡业务而言。反欺诈需要对用户的身份、过往的消费行为以及消费发生的时间、地点等要素进行关联分析，资料越是详尽，结果就越是准确。而另一方面，随着信用卡发行量的迅速攀升（目前，中国信用卡的发卡量已经超过两亿张），几乎每时每刻都在生成新的数据，这些都在挑战反欺诈系统的执行效率，而这正是Hadoop可以发力的地方。事实上，今天美国银行就在利用Hadoop来快速识别商业欺骗。
　　“对反欺诈应用系统而言，大数据意味着更大的机会。因为通过在反欺诈系统等银行业务系统中增加对大数据的处理能力，从而让决策更为科学和精准，最终能帮助企业获得显著的绩效改进和业务收益。”FICO（费埃哲）公司首席执行官Will Lansing告诉本报记者。
　　而电信也成为最积极拥抱大数据的行业之一，在客户关系维护、服务保证、网络功能优化等方面都能发挥作用。比如，来自中国台湾的精诚集团推出的Hadoop一体机产品，它的一些电信企业用户就利用这个Hadoop一体机来进行AP溯源，也就是分析用户的上网行为日志，以便明确哪个时间点、哪个用户、访问了哪些应用，根据这些数据可以与广告商进行更好的合作。
　　当然，除了像上面所提及的百分比、Vpon威朋这样的互联网企业和电信、金融等传统商业智能的用户外，其他更多传统企业同样也可以通过大数据而受益。
　　“今天不仅像金融、电信等商业智能的传统用户需要，更多普通企业也需要大数据技术，需要转型为分析驱动型企业。”SAS公司大中国区咨询服务和技术总监姚远告诉记者，有日本汽车公司就在利用网络微博和汽车销售访谈、修车后的反馈来分析用户对其品牌汽车负面评价的原因，从而改进其产品和销售流程。
　　视频监控解决方案提供商海康威视也是大数据技术的受益者。它推出了一套基于Hadoop的视频监控管理系统，可以从视频信息中提取出车牌、车身颜色，甚至是该车驾驶员的照片，就可以查出车牌、号码、轨迹、违章等，而号牌分析、关联分析等一系列应用也可以在大数据的基础上展开。
　　“我们认为大数据未来有非常大的应用空间。比如，将来我们可以分析图像中存在的某个车是什么品牌、什么颜色的、谁开的、车主是谁、速度多少，用于预防交通拥堵、逃犯追踪等。”海康威视公司副总裁兼CTO蒋海青表示。