大数据管理利用计算机硬件和软件技术对海量数据进行有效的收集、存储、计算、分析和应用的过程，旨在从原始数据中抽取、推导出有价值的信息，以支撑企业决策。数据湖和数据仓库是实现正式大数据管理的两种主流架构，数据湖可处理非结构化数据，偏重于增加企业数据管理的灵活性，而数据仓库更重视大数据处理的效率，偏重于企业数据管理的成长性。大数据管理对各行业收益均有明显的放大作用，其中在零售业和服务业的效果最为明显，这种效果主要通过改善传统绩效评价、发掘新的增长源和推出数据驱动的新业务三种方式实现。大数据管理的目的并非简单的整理和存储数据，而是实现数据的高级分析，高级分析将直接为企业提供更及时的决策和观察。数据湖和数据仓库通过连结五大数据管理要素和提供数据高级分析的基础，实时支持企业决策，加速了企业数据的价值创造。数据湖和数据仓为各行业提供数据资产化的基础，数据的资产化将从营销、研发、供应链等关键价值节点重构企业价值链。