1、透過大資料進行市場營銷透過大資料進行市場營銷能夠有效的節約企業或是電子商務平臺的營銷成本，還能夠透過大資料來實現營銷的精準化，達成精準營銷。透過分析大資料對消費者的消費偏好進行分析，在消費者輸入關鍵詞之後，提供與消費者消費偏好匹配程度較高的產品，節約了消費者的尋找商品的時間成本，使交易雙方實現快速的對接。實現電子商務平臺或是企業營銷的高效化。在資料化時代，針對消費者進行針對性的營銷能夠實現精準營銷，提升產品的下單率，提升電子商務 的營銷效率。

2、實現導購服務的個性化對於電子商務的平臺來講，往往都會針對使用者提供一些推薦和導購服務。透過大資料的分析和挖掘能夠實現導購服務的個性化。針對消費者的年齡、性別、職業、購買歷史、購買商品種類、查詢歷史等資訊，對消費者的消費意向、消費習慣、消費特點進行系統性的分析，根據大資料的分析針對消費者個人制定個性化的推薦和導購服務。大資料的運用能夠抵消電子商務虛擬性所帶來的影響，提升競爭力，挖掘更多的潛在消費者。針對消費者的消費偏好，進行適宜的廣告推廣，提升產品的廣告轉化率，同時提供個性化的導購服務。對於一些大型的電子商務平臺來講，產品種類繁多，想要提升消費者的消費量，提升消費者的下單率就要透過分析消費者的消費偏好，主動進行商品的推送。這種透過大資料進行分析的方式不僅僅能提升產品的瀏覽量，還能針對消費者的消費需求提供商品的推送，提升消費者的使用者體驗，進而提升消費者的忠誠度。

3、為商家提供資料服務大資料的分析不僅僅能夠幫助電子商務平臺提升下單率和銷售額，還能將大資料的分析作為產品和服務向中小型的電子商務商家進行銷售。這樣不僅僅能夠提升平臺的收益，還能幫助商家瞭解消費者的消費偏好、消費者對於該類 產品的喜好等資訊，來幫助商家及時針對大部分消費者的消費偏好以及市場的動態，針對產品的效能等進行研發和調整。大資料的應用：1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大資料預測犯罪的發生。2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散佈。3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大資料預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位資料和交通資料建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量資料和非結構化資料的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療資訊化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大資料分析。