一、大数据帮助制造业规划生产，降低资源浪费
制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，为客户定制产品。
例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥，
二、移动大数据帮助房地产开发商规划房地产开发
房地产行业在过去为中国GDP贡献了很大力量，未来粗放型的房地产行业将会转向精细化经营，从选地到规划和从设计到建设，都需要参考当地到人口数据和消费者信息，进行科学决策;利用大数据商业应用加快房子销售速度，降低自身负债。
移动互联网大数据公司TalkingData正在和房地产公司合作，利用人群的手机位置信息来帮助企业进行开发规划、土地选址、商铺开发等。同时利用人群到用户画像信息帮助房产公司选择合作商户，提升消费人气，最终提高房产价值。
三、移动大数据帮助餐饮零售行业进行选址和顾客导流
餐饮零售行业最关注客户流量，过去开店选址时经常安排人员在十字路口进行人流统计，利用统计的人口流动信息来决定开店地址。进入到移动互联网时代之后，智能手机的位置信息可以帮助餐饮零售行业进行开店选址，企业可以参考客户画像来决定开店的规模，以及产品的类别。
移动互联网端的用户标签和画像数据还可以帮助企业进行一些精准营销，为新开的商户导入客流。特别是在规模较大的购物商厦中，移动App端的位置导航功能，可以指引客户找到新的商户，参加促销活动。市场上已经有成熟的零售餐饮商家和移动互联网大数据公司在开店引流方面进行合作，资金利用的杠杆率超过了5倍，投入产出比较高，上海大悦城数据营销案例就是一个经典的大数据营销案例。
四、传感器数据帮助产品进行故障诊断和预测
家电和汽车正在走向智能化，通过安装传感器，汽车和智能家电可以将运行参数和运行状态传送到厂家的云平台，厂家可以了解其产品的运行状态，零部件的老化程度，帮助厂家及时更换故障器件，延长产品使用寿命，提高安全系数。汽车行业和智能家电在物联网领域将会产生巨大的市场，云计算和大数据处理平台将起到关键的作用。
中国汽车市场的销售规模超过万亿，家电市场也有一万多亿。车联网和智能家电涉及的大数据应用市场也是巨大的，按照大数据商业变现高杠杆率的特点，其市场规模至少应该在百亿左右。
五、利用移动互联网位置信息进行精准营销
O2O已经成为了一个重要的商业模式，很多互联网企业和传统企业都在寻找O2O的应用场景，订餐、教育、家政、汽车美容等都成为O2O的应用典范。移动互联网数据具有LBS和实时特点，可以帮助企业及时连接客户，依据客户需求进行精准营销。
大型购物中心一般都设有电影院，经常存在某些电影在开场前30分钟，大量电影票还没有出售的情况。借助于手机App推送广告功能，电影院在电影放映前30分钟，可以将电影票以2折价格推送给正在周围就餐的客户。依据客户画像信息，电影票将推送给喜爱看电影的顾客，增加电影销售额。移动互联网大数据服务商TalkingData已经完成了用户标签和用户画像工作，可以帮助企业利用手机App进行广告推送，做到千人千面，依据客户喜好来进行广告推送。这种精准广告推送具有成本低、转化率高的特点，在餐饮、服装、美容、零售等行业取得了良好的应用效果。如果基于位置信息的精准广告推送被大规模的商业应用，将会促进商品流转，大幅度提高社会消费总额，帮助传统企业实现互联网+的战略。
六、电商大数据将会帮助企业优化资源配置
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，电商网站内推荐引擎将会依据客户的购买行为，进行关联产品的推荐。除了精准营销，电商还可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单后的短时间内，将货物送上门，提高客户体验。电商还可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供小额贷款，也可以将此数据提供给银行，为中小企业信贷提供支持。