Фастфуд. С помощью автоматизированной система сбора и анализа «библиотеки» клиентских предпочтений, владельцы закусочных будут иметь полное представление о запросах посетителей, узнают первыми, когда запросы изменятся и с чем связаны эти изменения. Глубокую аналитику больших данных использовали и используют такие компании-лидеры, как McDonald's, KFC и Pizzahut.
Банковский сектор. От работы с наличными до управления финансами — большие данные эффективно задействуются во всех секторах банковского дела. Например, используя метод кластеризации, банки могут принимать важные решения, основываясь на том, где спрос выше всего. Алгоритмы прогнозируют количество наличных денег, которое необходимо иметь в конкретном отделении в определенное время и/или в связи с меняющимися обстоятельствами. Машинное обучение и ИИ также используются банками для обнаружения мошеннических действий и предотвращения кибератак.
Ресторанный бизнес. Система не только выявит наиболее популярные блюда для различных социальных групп, но и определит сопутствующие (например, если заказали курицу, с высокой вероятностью закажут и Pepsi). С помощью Big Data можно определить самые востребованные места в ресторанах, провести интеллектуальную инвентаризацию и менеджмент складов.
Туризм. Анализ спроса и «умное» планирование маршрутов, исходя из географического местоположения, погоды и прочих нюансов. Некоторые решения собирают информацию о клиентах (например, кредитную историю) для быстрой идентификации путешественника.
Здравоохранение. Оптимизация медицинской логистики (назначение дежурств, составление расписаний и т.п.). Носимые устройства выявляют раннюю симптоматику и передающие данные врачу. В сочетании с геолокацией, приложения предупреждают о въезде на территорию с высоким распространением инфекций — например, лихорадки денге или малярии.
Электронная коммерция. С помощью сквозной аналитики можно проследить путь клиента от захода на сайт до продажи. Таргетинг товаров в зависимости от пола, возраста, местонахождения посетителя и т.д.
Борьба со стихийными бедствиями. Синоптики могут с высокой точностью спрогнозировать потенциальный катаклизм, оценив температуру, уровень воды, скорость ветра и другие факторы. Это позволит принять меры вовремя и в нужном объеме.
Сельское хозяйство. Мониторинг полного цикла: посев, определение состояния растений, особенности роста, выявление болезней и вредителей, сбор урожай, транспортировка сельскохозяйственной продукции, хранение, прочая логистика. «Умные» системы предложат сбалансированную подкормку, полив, пестициды и т.п.