讓Hadoop和其他大數據技術如此引人注目的部分原因是，他們讓企業找到問題的答案，而在此之前他們甚至不知道問題是什么。這可能會產生引出新產品的想法，或者幫助確定改善運營效率的方法。不過，也有一些已經明確的大數據用例，無論是互聯網巨頭如谷歌，Facebook和LinkedIn還是更多的傳統企業。它們包括：

　　推薦引擎：網絡資源和在線零售商使用Hadoop根據用戶的個人資料和行為數據匹配和推薦用戶、產品和服務。LinkedIn使用此方法增強其“你可能認識的人”這一功能，而亞馬遜利用該方法為網上消費者推薦相關產品。

　　情感分析： Hadoop與先進的文本分析工具結合，分析社會化媒體和社交網絡發布的非結構化的文本，包括Tweets和Facebook，以確定用戶對特定公司，品牌或產品的情緒。分析既可以專注于宏觀層面的情緒，也可以細分到個人用戶的情緒。

　　風險建模： 財務公司、銀行等公司使用Hadoop和下一代數據倉庫分析大量交易數據，以確定金融資產的風險，模擬市場行為為潛在的“假設”方案做準備，并根據風險為潛在客戶打分。

　　欺詐檢測： 金融公司、零售商等使用大數據技術將客戶行為與歷史交易數據結合來檢測欺詐行為。例如，信用卡公司使用大數據技術識別可能的被盜卡的交易行為。

　　營銷活動分析：各行業的營銷部門長期使用技術手段監測和確定營銷活動的有效性。大數據讓營銷團隊擁有更大量的越來越精細的數據，如點擊流數據和呼叫詳情記錄數據，以提高分析的準確性。

　　客戶流失分析： 企業使用Hadoop和大數據技術分析客戶行為數據并確定分析模型，該模型指出哪些客戶最有可能流向存在競爭關系的供應商或服務商。企業就能采取最有效的措施挽留欲流失客戶。

　　社交圖譜分析： Hadoop和下一代數據倉庫相結合，通過挖掘社交網絡數據，可以確定社交網絡中哪些客戶對其他客戶產生最大的影響力。這有助于企業確定其“最重要”的客戶，不總是那些購買最多產品或花最多錢的，而是那些最能夠影響他人購買行為的客戶。

　　用戶體驗分析： 面向消費者的企業使用Hadoop和其他大數據技術將之前單一 客戶互動渠道(如呼叫中心，網上聊天，微博等)數據整合在一起， ，以獲得對客戶體驗的完整視圖。這使企業能夠了解客戶交互渠道之間的相互影響，從而優化整個客戶生命周期的用戶體驗。

　　網絡監控：Hadoop 和其他大數據技術被用來獲取，分析和顯示來自服務器，存儲設備和其他IT硬件的數據，使管理員能夠監視網絡活動，診斷瓶頸等問題。這種類型的分析，也可應用到交通網絡，以提高燃料效率，當然也可以應用到其他網絡。

　　研究與發展： 有些企業(如制藥商)使用Hadoop技術進行大量文本及歷史數據的研究，以協助新產品的開發。

　　當然，上述這些都只是大數據用例的舉例。事實上，在所有企業中大數據最引人注目的用例可能尚未被發現。這就是大數據的希望。