大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。
1、制造業：利用工業大數據提升制造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
2、金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
3、汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
4、互聯網行業：借助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
5、餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。
6、電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出臺客戶挽留措施。
7、能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
8、物流行業：利用大數據優化物流網絡，提高物流效率，降低物流成本。
9、城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。
10、生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。
11、公***安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公***安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，借助大數據預防犯罪。
12、個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的“個人大數據”，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。
大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。
擴展資料
七個典型的大數據應用案例
1、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。
2、Tipp24?AG針對歐洲博彩業構建的下註和預測平臺。該公司用KXEN軟件來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。
3、沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。“對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。”Laney說。
4、快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但準備時間相對長的食品。
5、Morton牛排店的品牌認知。當壹位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在壹天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出壹位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。
6、PredPol?Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及壹群研究人員合作，基於地震預測算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的範圍內。在洛杉磯運用該算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7、?Tesco?PLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。