1、银行业：银行使用大数据来安全地保存大量的财务信息。网上购物：零售商从客户开始购物的那一刻起就利用大数据，定向广告投递包裹。生命监测：佩戴健康手表等设备可以监控日常活动和睡眠。能源消耗：大数据与智能物联网设备相结合，使智能电表可以调节能耗，从而实现有效的能源利用。
2、产品研发：大数据技术可以应用于产品研发的各个阶段，如基于模型的研发设计、融合消费者反馈研发设计等，以缩短研发时间、节约成本、抢占市场先机。供应链管理：企业可以实时监测供应链的运行状态，及时发现和解决问题，提高供应链的效率和可靠性。
3、大数据在生活中的应用有：农业互联网；金融业互联网；电子商务；医疗器械行业；零售业大数据；生物科技等。政府数据共享、物联网数据搜集等各种数据采集能力不断提升，云计算、人工智能等技术为数据存储、处理提供了可供进一步发展的能力。
4、制造业：大数据应用于制造业，提升生产水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。 金融业：大数据在金融创新领域，如高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析中发挥重要作用。
5、大数据应用广泛，涵盖金融保险、医疗、基础电信、交通管理、物流零售、文化娱乐、能源、旅游、农业、工业等。随着政府和公用事业服务意识的不断增强和转变，以及更智能的执政和管理理念的带动，对数据管理和分析的需求日益增强，大数据将广泛应用于政府/公用事业。
6、大数据可以应用在以下方面：经济和市场分析：通过大数据分析可以了解市场趋势、消费模式、市场竞争等信息，帮助企业作出更明智的经济决策。医疗和生命科学：大数据可以用于医院和研究机构的研究和分析，例如疾病预测和治疗、病人管理、药物开发等诊断和治疗领域。
1、制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理，生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。
2、制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。大数据分析对企业生产智能的意义制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。
3、智能制造中大数据云的作用主要体现在以下几个方面： 优化生产流程：大数据云可以实时收集和分析生产过程中的各种数据，包括设备运行状态、产品质量、生产效率等。通过这些数据，企业可以发现生产过程中的瓶颈和问题，进而优化生产流程，提高生产效率。
4、智能制造中的大数据云在以下方面起着关键作用： 优化生产流程：通过收集和分析生产过程中的各种数据，大数据云可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率。例如，通过分析设备运行数据，企业可以实时监测设备的运行状态，及时发现并解决设备故障，从而减少停机时间。
我国具备发展制造业大数据的比较优势。我国制造业规模位居全球第一，规模以上制造企业数量众多，信息化发展水平日益提高。每时每刻产生的大量制造数据，应用场景丰富，发展空间广大。
制造大国加快迈向制造强国的例子主要包括中国在新能源汽车、高端装备制造、数字化转型以及绿色制造等方面的显著进展。首先，中国在新能源汽车领域的崛起是制造强国转型的典范。近年来，中国新能源汽车产销量连续稳居世界第一，形成了完整的产业链和创新能力。
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。
通过坚持科技创新、发展实体经济、推进乡村振兴、加强教育建设、推动可持续发展铸就强国建设的坚实基础。坚持科技创新：科技创新是推动国家发展的重要动力。
- 产业形态变革：数字化转型从制造业延伸至建筑、能源、交通、医疗、智慧城市等领域，培育了大量专注于行业数据分析的新兴服务企业。据统计，2019年我国提供人工智能、物联网、大数据等新兴技术服务的上市企业较2016年增加了15%。对我国而言，产业数字化转型是建设制造强国和网络强国的重要途径。
同时，还要加强人才培养和团队建设，为智能制造发展提供有力的人才支撑。智能制造是我国制造业未来发展的必然趋势。在指导思想方面，我国坚持创新驱动、智能化与绿色化相结合、强化与互联网的深度融合以及注重政策引导等作用。通过这些指导思想的实施，推动我国智能制造实现高质量发展，助力制造业强国建设。
交通行业：大数据在交通领域的应用包括交通流量预测、路线规划、智能驾驶等，有助于缓解交通拥堵，提高出行效率。教育行业：大数据技术可以帮助学校和教育机构收集和分析大量学生数据，如成绩、出勤率等，从而发现提升关键因素及教学问题，进而调整教学计划，提升教学效果。
大数据在生活中的应用有：农业互联网；金融业互联网；电子商务；医疗器械行业；零售业大数据；生物科技等。政府数据共享、物联网数据搜集等各种数据采集能力不断提升，云计算、人工智能等技术为数据存储、处理提供了可供进一步发展的能力。
制造业：大数据应用于制造业，提升生产水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。 金融业：大数据在金融创新领域，如高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析中发挥重要作用。
大数据应用广泛，涵盖金融保险、医疗、基础电信、交通管理、物流零售、文化娱乐、能源、旅游、农业、工业等。随着政府和公用事业服务意识的不断增强和转变，以及更智能的执政和管理理念的带动，对数据管理和分析的需求日益增强，大数据将广泛应用于政府/公用事业。
互联网行业 互联网行业是大数据应用最为广泛的领域之一。包括云计算、社交媒体、电子商务等领域，这些平台每天都会产生庞大的用户数据，通过大数据分析，可以优化用户体验、提高运营效率、进行精准营销等。金融行业 金融行业也是大数据应用的重要场景。