利用大数据，百货公司可以根据需求和库存的情况，对多达7300万种货品进行实时调价。利用大数据，快餐业可以通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物；如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。利用大数据，警局可以基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。大数据已经在渐渐改变我们人类的生活与历史。
如今，虽然大数据的时代已经渐渐来临，但是数据的缺乏仍是阻碍户外广告行业进一步发展的瓶颈。户外数据缺乏的问题还是没能得到完全的解决。
我们都知道大部分的户外广告公司都会从移动运营商、互联网公司、交通部门等各种渠道购买或互换用户的数据。大数据应用方面可以说都是以拿来为主。为什么会导致这样的现象呢？
首先，由于资金投入成本不低，而回报可能很小，所以导致动力缺乏。自然地，中国的户外公司不会像欧美澳等国那样成立强有力的行业协会或第三方机构来推动和实现户外的统一测量，导致自身受众数据的采集与累积几乎为零。
其次，移动端的普及，造成数据的来源也趋于碎片化，并且受众数据的采集方式变得更为多样化。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。户外广告需要的大数据归根结底是有关人的大数据，相对与其它媒体如互联网或广播电视而言，户外大数据更为强调人甚至多人与场景的结合。
澳英等国正在研究一种户外广告测量系统，它可以通过眼球追踪技术来解决受众实际浏览量的问题，换在中国的话，除了眼球追踪，面部识别或探针等技术也可以用来收集受众年龄、性别等基础信息。广告牌的实际浏览人群会受到距离、角度、速度等各方面环境因素的影响，如要测量，其对浏览受众环境因素的权重设置就必须完全考虑进来。可是要考虑到我国的具体情况，单单测量广告牌的可能浏览人群会比测量广告牌的实际浏览人群更容易实现。
