تساعد البيانات الضخمة على التعامل مع عدة أنشطة، بيانات كبيرة لتوقع طلبات العملاء.  يتم بناء نماذج تنبوية للمني Cae e
 والخدمات الجديدة من خلال تصنيف السمات الرئيسة للمنتجات أو الخدمات السابقة والحالية ونمذجة العلاقة بين تلك السمات والنجاح التجاري للعروض
 2. الصيانة التنبوية Predictive Maintenance: قد تكون العوامل التي يمكن أن تتنبأ بالفشل الميكانيكي مدفونة بشكل عميق في البيانات المهيكلة،  وكذلك في البيانات غير المهيكلة مثل ملايين السجلات،  ومن خلال تحليل هذه الدلائل للمشكلات المحتملة قبل حدوث المشكلات،  يمكن معرفة الصيانة على نحو أكثر فعالية من حيث التكلفة وزيادة وقت تشغيل الأجزاء والمعدات إلى الحد الأقصى
 3. تجربة العملاء Customer Experience: تتيح البيانات الضخمة إمكانية جمع البيانات من الاعلام الاجتماعي وزيارات الويب وسجلات المكالمات والمصادر الأخرى لتحسين تجربة التفاعل وزيادة القيمة المقدمة إلى أقصى حد.  تلك المعلومات تساعد في تقديم عروض مخصصة وتقليل انحسار العملاء ومعالجة المشكلات على نحو مستقبلي.  لا يقتصر الأمر على عدد قليل من المتسللين المحتالين فحسب بل حتى مع فرق الخبراء المختصين. 5. التعلم الالي Machine Learning: يعد التعلم الالي موضوع هام في الوقت الحالي وان البيانات الضخمة أحد الأسباب وراء ذلك.  ولكنها مجال فيه البيانات الضخمة التأثير الأكبر.  كما يمكن استخدامها لتحسين عملية صنع القرار بما يتماشى مع الطلب الحالي في السوق. يمكن أن تساعدك البيانات الضخمة على الابتكار من خلال تحليل العلاقات المتبادلة بين المستخدمين والمؤسسات والكيانات والعمليات،  ثم تحديد أساليب جديدة لاستخدام هذه
 استخدم بصيرة البيانات لتحسين القرارات المتعلقة بالامور المالية والخاصة بالتخطيط.  توجد إمكانيات لا حصر لها. ممارسات البيانات الضخمة
  تتمثل الإجابة في فهم كيفية تحليل سجلات الويب لفهم سلوك التجارة الإلكترونية،  واستمداد المشاعر من الاعلام الاجتماعية وتفاعلات دعم العملاء،  وفهم طرق الارتباط الإحصائية وأهميتها بالنسبة لبيانات العملاء،  والمنتجات،  والتصنيع، * يمكنك تقليل هذا الخطر من خلال ضمان إضافة تقنيات البيانات الضخمة والاعتبارات والقرارات إلى برنامج إدارة تكنولوجيا المعلومات في الادارة. * يمكن معالجة هذه المشاكل عن طريق تدريب متعدد للموارد الموجودة،  وتوظيف موارد جديدة، * يمكن أن يساعد الاستفادة من هذا النهج على زيادة إمكانات البيانات الضخمة ونضج بنية المعلومات بشكل عام بطريقة أكثر تنظيمًا وانتظامًا. • محاولة اكتشاف المعنى في البيانات ليس واضحًا دائمًا.  وهذا متوقع تحتاج الإدارة وتكنولوجيا لمعلومات إلى دعم "افتقار التوجيه" أو "عدم وجود متطلبات واضحة". البيانات الضخمة والتنمية المستدامة
 • ولقد كَثُرَ استخدام مفهوم التنمية المستدامة في الوقت الحاضر،  ويعتبر أول مَنْ أشار إليه بشكل رسمي هو تقرير" مستقبلنا المشترك" الصادر عن اللجنة العالمية للتنمية والبيئة عام 1987. فيما يلي مثال واحد لكل هدف من أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة يوضح كيفية استخدام البيانات الضخمة للمساعدة في تحقيق أهداف التنمية المستدامة:
 1. القضاء على الفقر
 توفر أنماط الإنفاق على خدمات الهاتف المحمول مؤشرات بديلة لمستويات الدخل
 يساعد رسم خرائط لحركة مستخدمي الهواتف المحمولة في التنبؤ بانتشار الأمراض المعدية
 المساواة بين الجنسين
 يمكن لأجهزة الاستشعار المتصلة بمضخات المياه تتبع الوصول إلى المياه النظيفة
 9. الصناعة والابتكار والهياكل الأساسية
 يمكن استخدام البيانات من أجهزة GPS للتحكم في حركة المرور وتحسين وسائل النقل العام
  الحد من أوجه عدم المساواة
يمكن لتحليلات الكلام إلى نص على محتوى الراديو المحلي أن تكشف مخاوف التمييز وتدعم استجابة السياسة
  مدن ومجتمعات محلية مستدامة
يمكن للاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية تتبع التعدي على الأراضي أو الأماكن العامة مثل الحدائق والغابات  
  الاستهلاك والإنتاج المسؤولان
 بمكن أن تكشف أنماط البحث أو معاملات التجارة الإلكترونية عبر الإنترنت عن وتيرة الانتقال إلى المنتجات الموفرة للطاقة
 14. 16. 17.