无论从哪个角度审视，全球专利数据都是真正意义上的大数据。每周都有数以百万计的新专利文件和更新公布于世;对于技术和知识产权(IP)从业人员来说，从这些数据中筛选出新的商业机会和竞争风险是一项关键且艰巨的任务。 专利数据数量庞大、种类繁多且时常变化，非常适合运用大数据工具和技术来进行处理。 事实上，今天的许多专利大数据分析解决方案在使用大数据来推动更深入的数据分析这一领域都处于领先地位。
在整个专利生命周期中 — 从最初的创意到申请，授权，维持和到期 — 人们都需要做出投资哪些专利以及如何管理整个投资组合的决定。通过提供与其他专利申请人相关的背景资料，大数据所能带来的见解对于指导有关研发投资，申请决定，诉讼策略和竞争定位的重要决策来说都是非常宝贵的。
一些新出现的技术正在改变公司分析大型数据集的方式。现在通过付费已经能够访问数以百万件的专利数据和数十亿计的各种网站，但如果缺乏洞察商机的处理能力和分析能力，这些信息几乎没有利用价值。
云计算 — 获得无限的，按需的计算机运算能力 — 可以允许IP专业人员在超过20亿网页中进行数据挖掘，而成本仅为以前方法的一小部分。同时，机器学习使得企业能够以前所未有的深度理解和分析PB级的大数据。这些元素相结合形成了预测分析学，这门科学可以使任何组织获得分析数据、发现趋势和发现异常的能力，用以帮助形成未来的业务战略。
当某一个公司审视即将到期的专利时，用专利所带来的效益与保护这一专利所产生的成本进行对比是一个决定哪些专利需要更新的简单方法。然而，使用预测分析，知识产权团队可以识别内部和外部信息以评估专利的强度和相关性。企业内部信息可以补充有关相关市场，公司市场份额和未来开发潜在领域的外部数据，以提供更加丰富和更细致的有关专利潜力的信息，来判断其是否值得付出更新成本。
尽管自动化处理有着明显优势，一些IP专业人员仍然在手动录入信息，使他们的工作很容易受到人为误差的影响。例如，在过去二十年的专利局文献中，“国际商业机器公司(IBM)”有超过1,000种不同的拼写方式。大数据技术(如具有机器学习和文本分析的规则引擎)可以修复这些错误，并提供更加清晰的专利所有者信息。
大数据分析技术的洞察力可以对业务规划和战略产生重大影响，可以为首席知识产权官员在其组织内承担更多战略角色提供机会。目前这样的大数据工具已经有很多，程序员们每天都在开发更先进的应用程序。到现在还在手动搜索相关IP信息的公司不仅运用资源的效率偏低，而且会错失洞察那些通过链接不同数据集所能带来的关键业务的机会。
无论是处理大量数据还是快速分析和评估数据的能力，现在的大数据工具都比以往变得更加广泛而且深入，使知识产权专业人员能够就其当前和未来的IP组合做出更明智的决策。真正的转型将随着时间的推移而到来 — 更多的知识产权专业人士拥抱大数据的潜力，在投资策略，全球收入增长和产品开发中推动关键决策和成果的实现。
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