郭嘉凯表示，多数用户认可大数据在“提升运营效率”“辅助决策”和“降低成本”上的积极作用，无论是农业、工业制造业还是服务业，都陆续涌现出一些出色的传统企业，通过应用大数据改变了既有的商业模式，从用户需求出发、从产业链角度整合数据资源，逐步实现企业的数字化和智能化运营。
尽管多数企业组织的决策者已然具备了“用数据驱动业务”的意识，但是，实际操作中，数据价值的真正落地还存在困难。白皮书显示，企业多基于成本收益和企业战略发展等因素的考虑，将大数据软硬件及服务的采购费用限制在300万元以下，这其中，有近47.5%的企业低于100万元。
分行业来看，大数据的建设水平因行业而异，其中，互联网和金融行业持续领跑，大数据理念渗透和应用项目落地实施的程度最高。交通运输、医疗健康、公共管理、能源、制造和科教等行业的大数据应用处于中端，而住宿餐饮和农业等行业处于低端。这些中低端行业内的企业对大数据的应用普遍较为谨慎，它们多缺乏独立而有效的数据团队，对大数据分析的投入往往谨慎而敏感。
郭嘉凯认为企业形成对大数据项目费用的敏感性，一方面是由于项目实施成本高，这与自行建设分析平台和自行组织并培养数据分析团队有直接的关系。另一方面则是由于企业战略的模糊和企业组织结构变革滞后等原因的掣肘。
尽管如此，郭嘉凯认为，大数据产业仍属于“附加值”较高的产业，盈利能力较强。“随着中国智能制造2025战略的落地和推广，以及中国对政务效率提升的要求，工业大数据和政务大数据将成为未来大数据产业发展的热点。”