通过利用每年的体检和医院的病人资料线上统计，该中心能够获得一手的资料并且为预防疾病提供最佳方案，并且对于需要政府资助的特困人群提供人力、物力和财力的支持，最大程度的降低传染病等严重疾病感染的几率，从而降低社会医疗风险，节省政府开支。大数据技术创造价值的能力已经显现出来。一份行业报告显示，英国政府通过高效使用公共大数据技术，每年可节省约330亿英镑，相当于英国每人每年节省约500英镑。
金融行业及顾客发掘
英国最大的连锁超市——特易购已经开始运用大数据技术来采集并分析其客户行为信息数据集，以此来制定有针对性的促销计划，并调整商品价格。具体说来，特易购首先在大数据系统内给每个顾客确定一个编号，然后通过每位顾客的刷卡消费、填写调查问卷、打客服电话等行为采集他们的相关数据，再用计算机系统建立特定模型，对每位顾客的海量数据进行分析，得出特定顾客的消费习惯、近期可能的消费需求等结论。
对于特易购来说，这些技术的运用不仅提高了营销效率，还有助于整个集团其他业务的发展，并创造全新的商业模式。比如，在对每位顾客信用程度和相关风险进行准确评估的基础上，特易购推出了自己的信用卡等金融服务，扩展了自己的盈利链条。
用大数据消除和降低贫困
纽约州立大学布法罗分校的一个研究项目已经可以通过手机来精确描绘塞内加尔的贫困分布地图。传统的贫困地图的获取方法效率低下，它需要密集的实地调查且只能每3年更新一次。而随着手机的普及，现在获取贫困地图成本低且结果精确，贫困地图可以实时更新并且与当地决策者共享，从而达到精准扶贫的目的。
而Data-Pop联盟就是其中一个全球联盟，其专注于使用大数据作为全球发展的工具。在与卡塔尔计算研究所合作中，Data-Pop联盟分析数以百万计的推文从而收集埃及的贫困和一般经济状况的实地情报。
从这些国家大数据应用的情况可以看出，对不同来源的数据，进行分析和管理、创造，是一种新的差异竞争形式。中国互联网企业在各个领域，进行尝试进行差异化竞争，例如阿里巴巴在电商和金融上的大数据应用和布局，更好的发掘网购人群的消费和金融潜力。专注车联网的DataEye。通过挖掘数千万台车辆大数据，产生个性化推荐、车辆风险评估、车辆质量评估、人群画像等多个数据应用，最后提供给保险公司、二手车交易和广告平台使用。这样的汽车大数据的一个新的商业应用，让二手车市场信息更加对称，从而达到精准估值。
但是最终，无论是政府主导的还是商业应用的大数据项目，需要时间周期去逐渐推进，同时取决于他们整合和分析信息的能力(譬如利用Hadoop)，开发支持系统(如大数据控制系统)和分析支持决策制定的能力。