Taip pat galima modeliai matomi dideliuose duomenų, neteisingai išaiškino ir sukelti blogų sprendimų. Kaip ir bet kuris įrankis, rezultatai visi priklausys nuo kaip gerai ji yra naudojama. Nors matematikos dalyvauja, dideli duomenų analizė nėra tikslusis mokslas, ir žmogaus planavimas ir sprendimų priėmimas turi ateiti kažkur. Su dideliais duomenų rinkiniais, reikia padaryti apie tai, kas yra svarbu, o kas gali būti ignoruojamas teismo sprendimas skambučiai. Bet gerai atlikti didelius duomenų analizės gali suteikti įmonėms konkurencinį pranašumą.
Tokia analizė gali būti naudojama dalykų, kurie yra akivaizdžiai gera, kaip antai kova su sukčiavimu. Bankai, kredito kortelės teikėjus ir kitos įmonės, kurios prekiauja pinigus dabar vis dažniau naudojasi didelis duomenų analizės vietoje neįprastų modelius, kurie nurodo į nusikalstamą veiklą. Dėl individualaus sąskaitą, jie greitai gali būti įspėti raudonomis vėliavomis kaip pirkimo neįprastų daiktų, sudaro klientui paprastai nebūtų praleisti, nelyginis geografinę vietovę arba nedidelį bandomąjį pirkimą po labai didelio pirkimo. Raštai visoje kelių sąskaitų, kaip ir panašaus pobūdžio privalomųjų apie įvairių kortelių iš to paties regiono, taip pat gali įspėti bendrovę galimo nesąžiningo elgesio.
Didžiuliai duomenų rinkiniai gali padėti mokslo ir sociologinių tyrimų, rinkimų prognozes, orų prognozės ir kita naudingų užsiėmimų. Socialinė žiniasklaidos pranešimų ir "Google" paieškos netgi buvo naudoj
