首先，目前有很多技術可以幫助你捕捉、存儲數據，然后，還有許多提供分析能力的系統供你使用?；纠砟罹褪谦@取盡可能多的信息來分析出最優的預測，作出最好的決策。我們通過使用各種各樣的電子設備分析出各種各樣的數據。從圖片到視頻、錄像、短信息等等。而如今，這些數據用于人工智能以及機器學習的項目中，這些項目包括圖像識別、自然語言處理，教會計算機如何記錄模式。

大數據在眾多的行業中做出了貢獻——公共部門、醫療保健、保險、銀行，還有更多，在這些行業中幫助提升銷量、產量，減少浪費等等。在此列舉了一些例子，以便對此有一個更清晰的了解。

醫療保健

在數字化爆發之前，在醫療保健行業已經產生了大量的數據。但是數字化可以讓這些數據更強大。今天，你可以找到越來越多的應用程序，用于監測病人的病情發展來幫助他們建立更健康的生活方式。我們甚至可以獲取病人的心率以及步數信息。

這類數據庫可以幫助你更好的了解人們正在崇尚的生活方式，他們會患上什么疾病，跟蹤模式，充分利用模式來做醫學研究。基本思想就是，數字化所有病人的信息，允許所有的醫療保健系統訪問，更便捷的建立病人檔案。還有，機器學習技術可以更精確的識別癌癥、測試診斷結果。這意味著我們可以更早的發現疾病、避免診斷錯誤，得到準確的治療。

保險

在保險行業，大數據令我們可以更好的預測風險。保險公司能夠建立更精確的客戶檔案，基于他們的數據庫，我們可以更好的了解客戶發生意外的可能性，通過學習客戶過往行為做到更好的預測。事實上，通過分析這些數據，我們正在形成對客戶更深的理解，我們將會更有效的提供產品和服務來滿足客戶的需求。

銀行

大數據可以讓銀行對于客戶的交易以及常規行為有一個更全面的概覽。意思是說，擁有消費行為的大數據視野?；诖耍覀儗蛻艨梢杂幸粋€更強大的細分。當然，建立更健壯的檔案，我們便可以適當的調整產品、服務來更好的滿足客戶需求，增加價值。

反詐騙監測已經成為銀行業的一項重要的例行公事。使用大數據，反詐騙監測的檢測時間大大減少，變得更有效。大數據不僅在反詐騙監測上可以派上用場，還可以用于風險管理。實際上，我們可以監測風險，這樣便可以降低損失、減少不良貸款和失敗投資。