1、亞馬遜的“資訊公司” 亞馬遜要處理海量資料，交易資料的直接價值很大。作為一家“資訊公司”，亞馬遜從每個使用者的購買行為中獲取資訊，將使用者在網站上的行為記錄下來，頁面停留時間、使用者檢視評論、搜尋關鍵詞、瀏覽商品等。亞馬遜對資料價值的敏感和重視及挖掘能力，使它遠超傳統運營方式。
2、谷歌“意圖”
準確定義“大資料”概念的科技公司非谷歌莫屬。根據搜尋研究機構的資料，僅1個月的時間，谷歌處理的搜尋詞條數量就高達122億條。谷歌的體量和規模，使它擁有比其他大多數企業更多的應用途徑。
谷歌不僅儲存了搜尋結果中出現的網路連線，還會儲存使用者搜尋關鍵詞的行為，它能夠精準地記錄下人們進行搜尋行為的時間、內容和方式，坐擁人們在谷歌網站進行搜尋及經過其網路時所產生的大量機器資料。這些資料能夠讓谷歌優化廣告排序，並將搜尋流量轉化為盈利模式。人們的行為會在網際網路上留下痕跡和路徑，谷歌能預測意圖。這種抓取、儲存並分析海量人機資料再進行預測，就是資料驅動產品。
3、eBay 分析平臺
eBay 於06年成立了大資料分析平臺。為準確分析使用者購物行為，eBay 定義了超過500種型別的資料。在平臺上，將結構化資料和非結構化資料結合在一起，通過分析促進業務創新和利潤增長。在網際網路廣告的投入上，eBay 通過購買網頁搜尋關鍵字，將潛在客戶引入網站。
4、塔吉特(Target)“資料關聯挖掘”
利用先進的統計方法，通過使用者的購買歷史記錄分析來建立模型，預測未來的購買行為，進而設計促銷活動和個性服務避免使用者流失。案例：塔吉特通過分析所有女性客戶購買記錄，可以“猜出”哪些是孕婦。其發現女性客戶會在懷孕四個月左右，大量購買無香味乳液。由此挖掘出25項與懷孕高度相關的商品，製作“懷孕預測”指數。推算出預產期後，就能搶先一步，將孕婦裝、嬰兒床等折扣券寄給客戶。塔吉特還建立了一套購買女性行為在懷孕期間產生變化的模型，不僅如此，如果使用者從它們的店鋪中購買了嬰兒用品，它們在接下來的幾年中會根據嬰兒的生長週期定期給這些顧客推送相關產品，使客戶形成長期忠誠度。
5、中國移動資料化運營
通過大資料分析，對企業運營的全業務進行鍼對性的監控、預警、跟蹤。大資料系統可以在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。對運營商來說，資料分析在政府服務市場上前景巨大。運營商在交通、應對突發災害、維穩等工作中使大資料技術發揮更大的作用。運營商處在一個資料交換中心的地位，在掌握使用者行為方面具有先天的優勢。作為資訊科技的又一次變革，大資料的出現正在給技術進步和社會發展帶來全新的方向。對於運營商來說，在資料處理分析上，需要轉型的不僅是技巧和法律問題，更需要轉變思維方式，以商業化角度思考大資料營銷。
6 、Twitter 的興趣和情緒
通過過濾使用者歸屬地、發推位置和相關關鍵詞，Twitter 建立了一系列定製化的客戶資料流。比如，通過過濾電影片名、位置和情緒標籤，可以知道洛杉磯、紐約和倫敦等城市最受歡迎的電影是哪些。而根據使用者釋出的個人行為描述，甚至能搜尋到那些在加拿大滑雪的日本遊客。從這個視角看，Twitter 的興趣圖譜的效率優於 Facebook 的社交圖譜。這些社交網站真正的價值可能在於資料本身。Twitter 自己並不經營每一款資料產品，但它把資料授權給了像 DataSift 這樣的資料服務公司，很多公司利用 Twitter 社交資料，做出了各種讓人吃驚的應用，從社交監測到醫療應用，甚至可以去追蹤流感疫情爆發。精確的資料一旦與社交媒體資料相結合，對未來的預測會非常準。
7 、特易購的精準定向
特易購(Tesco)是全球利潤第二大的零售商(僅次於沃爾瑪)，從使用者行為分析中獲得了巨大的利益。從其會員卡的使用者購買記錄中，特易購可以瞭解一個使用者是什麼“類別”的客人，如速食者、單身、有上學孩子的家庭等等。這樣的分類可以提供很大的市場回報。例如可以通過郵件或信件寄給使用者個性化的促銷，店內工作人員也可以根據周圍人群的喜好，消費時段來有針對性的推廣貨品。
8 、Facebook 的好友推薦
Facebook 是社交網路巨擎，值得一提的就是好友推薦。Facebook 使用大資料來追蹤使用者在其網路的行為，通過識別你在它的網路中的好友，從而給出新的好友推薦建議，使用者擁有越多的好友，他們與 Facebook 之間的黏度就越高。更多的好友意味著使用者會分享更多照片、釋出更多狀態更新、玩更多的遊戲。
9 、LinkedIn 的獵頭價值
LinkedIn 網站使用大資料在求職者和招聘職位之間建立關聯。有了 LinkedIn，獵頭們再也不用向潛在的受聘者打陌生電話來碰運氣，而可以通過簡單的搜尋找出潛在受聘者並聯系他們。與此相似，求職者也可以通過聯絡網站上其他人，自然而然地將自己推銷給潛在的僱主。
10 、沃爾瑪的資料基因
1969年沃爾瑪開始使用計算機來跟蹤存貨，1974年將其分銷中心與各家商場用計算機進行庫存控制。1983年，沃爾瑪開始採用條形碼掃描系統。同時，完成了公司內部的衛星系統安裝，使總部、分銷中心和商場之間可以實現實時雙向資料聲音傳輸。
而現在沃爾瑪擁有世界最大的資料倉儲，在資料倉儲中儲存著沃爾瑪數千家連鎖店在65周內每一筆銷售的詳細記錄，這使得業務人員可以通過分析購買行為了解客戶。2012年4月，沃爾瑪又收購了一家研究網路社交基因的公司 Kosmix，在資料基因的基礎上，又增加了社交基因。