商业智能：商务智能可有效提高企业运营活动的效率。如在零售行业，由于同类产品的差异小，可替代性强的特点，零售企业销售收入的提高离不开出色的购物体验和客户服务。零售企业需要根据销售有特色的本地化商品并增加流行款式和生命周期短的产品，零售企业需要运用最先进的计算机和各种通信技术对变化中的消费需求迅速做出反应。通过对大数据的挖掘，零售企业在选择上架产品时，为确保提供式样新颖的商品，需要对消费者的消费行为以及趋势进行分析；在制定定价、广告等策略时，需进行节假日、天气等大数据分析；在稳定收入源时，需要对消费群体进行大数据分析，零售企业可以利用电话、Web、电子邮件等所有联络渠道的客户的数据进行分析，并结合客户的购物习惯，提供一致的个性化购物体验，以提高客户忠诚度。同时，从微博等社交媒体中挖掘实时数据，再将它们同实际销售信息进行整合，能够为企业提供真正意义上的智能，了解市场发展趋势、理解客户的消费行为并为将来制定更加有针对性的策略；
政府决策：通过对大数据的挖掘，可有效提高政府决策的科学性和时效性。如：日本大地震发生后仅9分钟，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）就发布了详细的海啸预警。随即，NOAA通过对海洋传感器获得的实时数据进行计算机模拟，制定了详细的应急方案，并将制作的海啸影响模型发布在YouTube等网站；
公共服务：一方面，政府利用大数据技术把积累的海量历史数据进行挖掘利用，可以提供更为广深的公共服务，另一方面，政府可以通过对卫生、环保等领域的大数据实时分析，提高危机的预判能力，为实现更好、更科学的危机响应提供了技术基础。如在交通系统，随着汽车工业的发展，车辆保有量的不断攀升，车与路，车与环境之间的矛盾日趋加剧，诸如交通堵塞、事故增多、能源浪费和环境污染等问题的恶化，需要通过对历史以及现在的车辆情况、路网情况的实时大数据分析，制定更为优化的系统方案，使车辆行驶在最佳路径上，缩小行车时间、节省燃料、减少环境污染，提高路网通行能力和服务质量。
