大数据应用于不同行业，并在执行和规划阶段带来剧烈变化，以实现利润最大化。

1、医疗大数据

传统上，由于其无法标准化和巩固数据，医疗保健行业落后于使用大数据和其可怕的工具来分析和研究数据。很快，收集这些数据的重要性就得到了实现，大数据最终找到了改变医疗保健行业的方法。大数据分析是用来提供个性化的医疗和规定性分析。这些大量的数据也帮助研究人员确定哪些治疗对疾病或病症最有效，它帮助识别与药物副作用相关的模式，并有助于采取预防措施。研究人员已经开始用人口统计学数据对医疗数据进行映射，以预测哪些疾病可以在地理位置上升级。这有助于更好地战略污染预防行动。随着数据源的增加，如可穿戴技术、健康记录、传感器数据的可用性，患者生成的数据可用于获得更好的洞察力，并有助于创建更好的行动计划。

实时使用案例：实时报警

实时报警已经成为医疗保健领域中大数据的最佳使用案例之一。临床决策支持(CDS)软件为医生制定处方提供了重要的数据。可穿戴设备与个人分析设备将持续收集患者健康数据并将其发送到云存储。此外，由个人的历史健康记录组成的中心数据库将可供医生查阅。访问这两个数据将允许医生分析问题并制定更好的解决方案。这可以帮助患者节省昂贵的内部治疗，也可以快速解决他们的问题。

2、制造业的大数据：

大数据分析可以帮助制造业提高生产质量，提高效率，节省时间和金钱等资源，最重要的是减少生产缺陷。预测性制造能帮助停工，提高透明度。完成这一切的需要只能由研究人员能够访问的大量数据来完成。在制造业中使用大数据应用的主要好处是：提高能源效率、供应规划、制造过程缺陷跟踪、产品质量与缺陷跟踪、支持大规模定制的制造业、产量预测。

实际使用案例：制药制造

一家与基因工程细胞一起工作的制药公司跟踪200个变量来追踪疫苗和血液成分制造过程的纯度。当测试相同批次时，他们发现由相同工艺制造的批次显示出50～100%的产率变化。这种不一致是公司的一个惊人的数字。那么，他们做了什么?分析200个参数本身是一项艰巨的任务，更不用说找到相似性并记录它们的正确变化。这是制药公司转向大数据工具的时候。项目团队将其制造过程划分为活动集群。利用大数据分析工具，研究小组评估了过程的相互依赖性，列出了直接影响疫苗产量的九个参数。通过修改这些目标流程，该公司能够解决这个问题，并将疫苗产量提高50%，每年节省800万美元。

三、金融大数据：

像银行业和金融业这样的行业拥有大量的数据，可以利用这些数据来增加利润，并在其他方面建立客户满意度。在银行业，没有什么是有形的。除了ATM交易之外，每一个客户交互都会产生电子记录，这些记录必须根据监管要求而存储。现在，银行不仅存储这些数据，而且通过产生有意义的洞察力来分析这些数据来增加价值。

真实使用案例：欺诈检测

这些银行和金融公司拥有的大量数据可以用来分析交易和发现欺诈行为。通过应用分析和机器学习，他们可以根据客户的历史来定义正常活动，并将其区别于不寻常的行为，这表明欺诈行为。分析系统建议立即采取行动，例如阻止不规则的交易、向当局报告用户或在某些情况下使交易无效。在数字犯罪猖獗的世界里，这些措施是必要的。它有助于阻止欺诈发生之前，并建立在安全性之上。