醫療行業依靠專用裝置來跟蹤生命體徵、協助醫生診斷。醫療行業同樣也使用大資料和分析工具以多種方式改善健康狀況。

可穿戴式追蹤器向醫生傳遞資訊並告訴他們患者是否服用藥物，或者他們是否遵循治療或疾病管理計劃。隨著時間的推移，收集的彙編資料為醫生提供了患者健康狀況的全面檢視，提供了比簡短的面對面交流更深入的資訊。

另外，公共衛生部門會利用大資料分析來找出食品安全的高危區域，並優先進行食品安全檢查。研究人員也深入研究資料，來揭示具有最顯著的病理特徵的地方。

此外，大資料分析可幫助醫院管理人員進行安排，以期減少患者的等待時間並改善護理條件。有些平臺會批次檢視資料，然後查詢其中的樣式並給出改善的建議。

如果零售商沒有正確預測客戶的需求，然後提供這些東西，他們可能會很難盈利。大資料分析洞察瞭如何讓人們滿意並再次回到這家商店。IBM的一項研究發現，62％的零售商受訪者表示資訊和大資料分析為他們帶來了競爭優勢。

最有用的策略包括確定業務需求和確定分析技術如何支援這些需求。例如，零售商可能希望購物者在店中停留更長的時間。然後，他們可以根據這一需求，使用大資料分析來建立個性化、高度相關的材料，吸引顧客在商店中停留。

分析軟體還可以跟蹤客戶的每一步。由此產生的結果可以告訴零售商如何吸引具有最高價值的購物者。檢查天氣資料可以預測對雪鏟和沙灘椅等季節性物品的需求，讓零售商在大多數顧客到達之前訂購這些東西。

建築公司跟蹤從材料的費用到完成任務所需的平均時間的所有內容。這並不奇怪，資料分析正在成為這個行業的重要內容。

當建築專業人員監控現場服務指標（如損耗，推薦率和收入）時，他們將能夠更好地瞭解哪些方面進展順利以及哪些業務部門需要改進。此外，他們利用大資料根據未來用途和預期趨勢分析專案的最佳位置。有些專案甚至將感測器整合到建築物和橋梁中，這些附件收集資料並將其發回給人們進行分析。

Dayton Superior是一家混凝土建築公司，為世界各地的專案提供材料。它意識到當公司的代表不能立即知道某些城市的材料成本時，保證價格透明度是非常困難。因此，這家公司開始使用地理資料分析，以此進行價格確定。

一個月後，超過98％的銷售代表使用了改進的方式，並且提供報價的用時急劇下降。從那時起，該公司大大減少了定價過程中的不一致性。分析工具提供的建議通常能使公司找到適合情況的價格並向客戶提供更低的費率。

人們並不一定認為銀行業是一個特別高科技的行業，但一些品牌正在透過資料分析來改變人們的這一觀念。美國銀行設計了一個名為Erica的虛擬助手，它使用預測分析和自然語言處理來幫助客戶檢視銀行交易歷史或即將到來的賬單的資訊。

此外，Erica在每筆交易中都變得更”聰明”。美國銀行的代表說，助理最終將研究人們在銀行的習慣，並提供相關的財務建議。

大資料也有助於打擊銀行欺詐。由QuantumBlack構建的一種預測機器學習模型在使用的第一週內檢測到相當於100,000美元的欺詐交易。