其他與大數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)包括：將患者排除在決策過程之外，以及使用來自不同渠道的容易獲得的傳感器的數(shù)據(jù)。以色列貝斯的一些醫(yī)院正在使用數(shù)百萬病人從手機應用收集的數(shù)據(jù)，讓醫(yī)生可以使用循證醫(yī)學，而不是像傳統(tǒng)醫(yī)院一樣，對病人進行醫(yī)療/實驗室檢測。有些測試是有效的，但大部分是昂貴的并且通常是低效的。
佛羅里達大學使用免費公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)和Google地圖創(chuàng)建視覺數(shù)據(jù)，可以更快速地識別和有效分析醫(yī)療信息，用于跟蹤慢性病的傳播。奧巴馬醫(yī)保方案也以多種方式利用了大量數(shù)據(jù)。
4、教育行業(yè)
從技術(shù)角度來看，教育行業(yè)面臨的一個重大挑戰(zhàn)是將來自不同來源和供應商的大數(shù)據(jù)整合其中，并將其用于一個數(shù)據(jù)的平臺。從實踐的角度來看，教育從業(yè)者和機構(gòu)必須學習新的數(shù)據(jù)管理和分析工具。 在技術(shù)方面，整合來自不同來源的數(shù)據(jù)，不同平臺和原本不相互合作的不同供應商都面臨挑戰(zhàn)。
在政治上，與用于教育目的的大數(shù)據(jù)相關(guān)的隱私和個人數(shù)據(jù)保護問題是一個挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)在高等教育中的應用相當顯著。例如，塔斯馬尼亞大學。一個擁有26000多名學生的澳大利亞大學，部署了一個學習和管理系統(tǒng)，學生登錄系統(tǒng)，系統(tǒng)追蹤學生花費的時間以及學生的整體進度等。在教育中使用大數(shù)據(jù)的不同用例中，它也用于衡量教師教學的有效性，以確保學生和教師的良好體驗。教師的表現(xiàn)可以根據(jù)學生人數(shù)，學科人數(shù)，學生期望，行為分類和其他幾個變量進行微調(diào)和衡量。
在政府層面上，美國教育部的教育技術(shù)辦公室正在使用大數(shù)據(jù)來開發(fā)分析數(shù)據(jù)，以幫助糾正選錯在線課程的學生，點擊模式也被用來檢測學生學習時的無聊程度。
5、制造業(yè)和自然資源開采業(yè)
對石油，農(nóng)產(chǎn)品，礦產(chǎn)，天然氣，金屬等自然資源的需求日益增加，導致數(shù)據(jù)量的增加，復雜性和提高速度是一個挑戰(zhàn)。同樣，來自制造業(yè)的大量數(shù)據(jù)尚未得到開發(fā)。 這種信息的利用不足阻礙了產(chǎn)品質(zhì)量提高，能源效率和可靠性的提升，以及更好的利潤率。
在自然資源行業(yè)，通過大數(shù)據(jù)可以利用地理空間數(shù)據(jù)，圖形數(shù)據(jù)，文本和時間數(shù)據(jù)中攝取和整合大量數(shù)據(jù)建立預測模型，幫助做出決策，應用的領(lǐng)域包括：地震解釋和油藏表征。大數(shù)據(jù)也被用于解決當今制造業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)，懿獲得競爭優(yōu)勢。
6、政府
在政府中，最大的挑戰(zhàn)是不同政府部門和附屬機構(gòu)大數(shù)據(jù)的整合和互操作性。 大數(shù)據(jù)在政府中的應用 在公共服務方面，大數(shù)據(jù)應用范圍非常廣泛，包括能源勘探，金融市場分析，欺詐檢測，健康相關(guān)研究和環(huán)境保護。
一些更具體的例子如下：
1、大數(shù)據(jù)用于分析社會保障局(SSA)提供的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量社會殘疾索賠。用于分析快速有效地處理醫(yī)療信息，以加快決策速度，并檢測可疑或欺詐性聲明。
2、食品和藥物管理局(FDA)正在使用大量數(shù)據(jù)來檢測和研究食物相關(guān)疾病和疾病的模式。從而做出更快的反應，提供更快的治療，減少死亡。
3、國土安全部使用大數(shù)據(jù)分為幾種不同的用例。 大數(shù)據(jù)來自不同政府機構(gòu)的分析，以及用于保護國家安全的數(shù)據(jù)。
7、保險業(yè)
主要挑戰(zhàn)包括缺乏個性化服務，缺乏個性化定價和缺乏針對新細分市場和特定細分市場的有針對性的服務。在由Marketforce進行的調(diào)查中，保險業(yè)專業(yè)人士確定的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)不足帶來的利潤損失，以及渴望更好的洞察力。業(yè)界已經(jīng)在使用大數(shù)據(jù)，通過從社交媒體，支持GPS的設備和監(jiān)控錄像中得到的數(shù)據(jù)分析和預測客戶行為，為透明和簡單的產(chǎn)品提供客戶洞察。大數(shù)據(jù)還可以保護公司更好的提高客戶留存。
在索賠管理方面，大數(shù)據(jù)的預測分析已被用于提供更快的服務，因為大量的數(shù)據(jù)可以在承保階段進行特別分析。 欺詐檢測也得到了加強。通過數(shù)字渠道和社交媒體的大量數(shù)據(jù)，索賠周期的索賠實時監(jiān)控已被用于為保險公司提供見解。