1. Охорона здоров’я: пристрої, які пацієнти носять із собою, надсилають дані про здоров’я в режимі реального часу постачальникам, допомагаючи у проактивному лікуванні захворювань і прогнозній аналітиці для оптимізації догляду за пацієнтами.

2. Роздрібна торгівля: великі дані допомагають роздрібним торговцям персоналізувати процес покупок, аналізуючи дані про транзакції та поведінку вебперегляду, що веде до індивідуальних рекламних акцій та ефективного управління запасами.

3. Фінансові послуги: банки використовують великі дані для виявлення шахрайства в режимі реального часу та управління ризиками шляхом аналізу моделей транзакцій і вдосконалення оцінки кредитного ризику.

4. Телекомунікації: телекомунікаційні компанії оптимізують якість мережі та покращують обслуговування клієнтів, аналізуючи дані про виклики й мережевий трафік, що також підтримує цільову рекламу.

5. Транспортування та логістика: GPS і дані про дорожній рух допомагають оптимізувати маршрути та графіки доставки, зменшуючи витрати та підвищуючи ефективність обслуговування.

6. Виробництво: датчики на обладнанні дають змогу передбачити технічне обслуговування та оптимізувати графіки виробництва, мінімізуючи простої.

7. Енергетика: енергетичні компанії відстежують і оптимізують споживання, використовуючи дані розумних лічильників, щоб прогнозувати попит і коригувати постачання, зменшуючи відходи.

8. Розваги та медіа: такі платформи, як Netflix і Spotify, аналізують взаємодію користувачів, щоб рекомендувати контент і приймати стратегічні рішення щодо контенту.

1. Машинне навчання (Machine Learning). Цей підхід використовує алгоритми і статистичні моделі для навчання комп’ютерних систем на основі даних. Він може застосовуватися для розпізнавання образів, класифікації даних, прогнозування трендів та багатьох інших завдань.

2. Опрацювання даних у реальному часі (Real-time Data Processing). Метод, який дає змогу аналізувати дані, що надходять у реальному часі, дозволяючи компаніям реагувати на події миттєво. Він часто використовується у фінансових системах для виявлення шахрайства або в інтернет-магазинах для персоналізованого рекомендаційного сервісу.

3. Глибокий аналіз (Deep Analysis). Цей підхід використовується для виявлення складних зв’язків та патернів (шаблонів) у великих обсягах даних шляхом застосування алгоритмів та статистичних методів. Він допомагає виявляти глибокі та непередбачувані взаємозв’язки у даних.

4. Аналіз соціальних мереж (Social Network Analysis). Метод дослідження того, як люди взаємодіють один з одним в інтернеті. Він допомагає з’ясувати, які зв’язки між користувачами існують у великих онлайн-спільнотах та як це впливає на їхню поведінку.

5. Текстовий аналіз (Text Analysis). Метод, який допомагає розбиратися у текстових даних, таких як вебсторінки, повідомлення в соціальних мережах, електронні листи тощо. Він використовує різні способи для розуміння та аналізу тексту, щоб витягти з нього корисну інформацію.

6. Геопросторовий аналіз (Geospatial Analysis). Цей метод використовує географічні дані для виявлення просторових взаємозв’язків. Він може застосовуватися в таких галузях, як міське планування, екологія, геологія та інші. 

Google Maps — це чудовий приклад геопросторового аналізу. Він використовує географічні дані для надання інтерактивних карт та навігації. Користувачі можуть шукати місця, переглядати вулиці у віртуальному режимі, знаходити найшвидший маршрут до пункту призначення, а також отримувати інформацію про розташування різних об’єктів, таких як ресторани, готелі чи бензозаправні станції.