大众点评在本地O2O行业经过十余年耕耘，已经积累了超过4200万条评价信息，超过1000万个商户信息，此外还有用户1.8亿的移动数据，已经完善的会员体系。此外，大众点评还积累了海量交易、用户浏览等数据。这是大众点评成为数据的基础，也是大众点评今后发展的源动力。
事实上，大数据发展一直存在着一定的问题。线上线下数据各自为战，数据的很多潜力无法挖掘。如线上购买如转化成线下的消费人群，就无法监控，追踪一半的用户会突然失踪，会出现数据断层。反之，线下用户突然去线上消费，而系统依然会记录为线上新用户。如此这般，当线下数据与线上数据配比时是难免要失真的。
O2O本质上讲就是线上与线下的2合一，打破往常线上线下的绝对界限。在O2O世界中已经不存在绝对的线上以及线下。因此，O2O要实现真正的整合数据是第一位的。
大众点评网站上的内容（即数据）都是通过UGC产生的，从第一个用户上传第一家商户开始，数据就开始产生，目前每个月产生的内容高达百万级。首先是商家的基础信息展示，然后越来越多的用户进行点评，在这个过程中，平台积累了商家和用户两方面的数据。
一个是关于商家地址、菜品、环境、服务等方面的数据，一个是用户的消费习惯等，并且在用户点评过程中，也有一个对商家数据不断调整、完善的机制。
当大众点评开始涉及交易业务时，数据更加丰富。目前，在大众点评的大数据结构中，用户的行为日志数据量占总数据量的大部分，剩下的就是交易数据。
海量的用户点评信息背后包括着用户对饮食的喜好、活动地理位置甚至背后的交易信息，而且数据在源源不断产生中，这满足了社会化分工产生数据的基本需求。
大众点评目前目前推出的应用分为两类：一类是商户通、推广通，这些是收费产品；另一类，比如大众点评指数，为消费者提供决策；还有餐饮行业风向标，提供行业发展参考；同时在业务方面可以为用户提供个性化推荐；点评管家则可以帮助商家分析经营行为、用户特点等。同时，大众点评也在做开放平台，即将数据向第三方开放，他们在此基础上进行二次开发，走向开放是大数据应用的趋势。
此前不久，大众点评技术部门进行了一次有趣的尝试，从海量用户点评信息中提炼出跟星座消费特征相关的信息，在网上发布信息之后得到了诸多粉丝的响应。这种娱乐化的数据尝试只是个开始，之后还可以做更多更深入的数据探索。
此前一次专访中，张涛曾经提到，根据对一个地区用户点评信息的分析，结合用户点击流量，可以得到很多信息。比如在某个城市，哪个菜系比较受欢迎，哪些项目比较受到关注。而大众点评可以通过大数据分析出一个区域，甚至具化到一个商圈的发展水平和阶段。
月度百万UGC内容产生只是大众点评数据的一个里程碑，随着之后用户数据的丰富，结合用户搜索、交易等数据，大众点评可以为用户提供越来越智能的产品。
