Nhờ mức độ rộng lớn của số hóa và việc triển khai tổng thể các thiết bị được kết nối, lượng dữ liệu chưa từng thấy có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau dọc theo chuỗi cung ứng. Thông qua các kỹ thuật mô hình thống kê và kỹ thuật máy móc tự học tiên tiến, công nghệ này tận dụng giá trị của dữ liệu lớn cho phép các doanh nghiệp khám phá và dự đoán dữ liệu hướng tới cái nhìn sâu sắc và tiềm năng của chuỗi cung ứng của họ. Khi các công ty áp dụng dữ liệu lớn như là một phần của chiến lược kinh doanh của họ, câu hỏi đầu tiên đối với doanh nghiệp thường là loại giá trị dữ liệu lớn sẽ được thúc đẩy là gì? Hiệu quả hoạt động. Dữ liệu được sử dụng để đưa ra quyết định tốt hơn, để tối ưu hóa tiêu thụ tài nguyên và cải thiện chất lượng và hiệu suất của quy trình. – Trải nghiệm khách hàng. Mục tiêu tiêu biểu là tăng lòng trung thành của khách hàng, thực hiện phân khúc khách hàng chính xác và tối ưu hóa dịch vụ khách hàng - Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng từ đầu đến cuối. Phân tích các động thái bất ngờ có thể làm tăng khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng toàn cầu. Dữ liệu lớn có thể được sử dụng để giảm thiểu rủi ro bằng cách phát hiện, đánh giá và cảnh báo tất cả các gián đoạn có thể xảy ra trên các làn đường thương mại chính (ví dụ: tắc nghẽn cảng hoặc nguy cơ ngập lụt cao). - Mô hình kinh doanh mới. Các mô hình kinh doanh mới bổ sung cho các luồng doanh thu từ các sản phẩm hiện có và tạo thêm thu nhập từ các sản phẩm hoàn toàn mới (dữ liệu).