● 以時效性更高的方式向用戶提供"大數據"。在公共領域，跨部門提供"大數據"能大幅減少檢索與處理時間。在制造業，集成來自研發、工程、制造單元的數據可以實現并行工程，縮短產品投放市場的時間。

        　　● 通過開展數據分析和實驗尋找變化因素并改善產品性能。由于越來越多的交易數據都以數字形式存在，各機構可以收集有關產品或用戶的更加精確和詳盡的數據。

        　　● 區分用戶群，提供個性化服務。"大數據"能幫助機構對用戶群進行更加細化的區分，并針對用戶的不同需求提供更加個性化的服務。這是營銷和危機管理方面常用的方法，但也可以為公共領域等帶來變革。

        　　● 利用自動化算法支持或替代人工決策。復雜分析能極大改善決策效果，降低風險，并挖掘出其他方法無法發現的寶貴信息。此類復雜分析可用于稅務機構、零售商等。

        　　● 商業模式、產品與服務創新。制造商正在利用產品使用過程中獲得的數據來改善下一代產品開發，以及提供創新性售后服務。實時位置數據的興起帶來了一系列基于位置的移動服務，例如導航和人物跟蹤。