在医疗健康领域，将分散的不同类型数据进行整合，有利于提升数据分析和挖掘的效能。例如电子病历，集合医生处方，CT，MRI图像，B超诊疗视频，各式扫描文档以及多种新型医疗器械及健康数据采集终端（例如手环）提供的数据记录。通过对这些信息的综合分析，可以对患者勾画出的具有丰富内容的360度全景信息，帮助医务人员进一步发掘有价值的病理特征，形成有效诊疗方案。 FHDP通过FodaDB和FodaQuery提供的分布式索引引擎，能够对复杂数据结构的多样化的查询定义，实时高效的生成查询结果并提交对接的数据处理系统FHDA。通过与关系型数据库的数据整合，将传统HIS中的的结构化与医疗设备采集的非结构化数据进行组合，为数据挖掘提供更广义的数据集。

大数据已经成为企业研发的重要支撑点，在制造，能源，医药等企业的技术创新中越来越占据主导地位。跟据Garner统计数据，到2020年全球将有超过250亿传感器接入IoT，伴随而来的海量数据给企业提供的不仅是巨大的发展机遇，同时也带来了大数据存储，处理和应用方面的巨大挑战。

随着以大数据为基本特征的互联网技术飞速发展，正在推动着企业和消费者的需求通过直接或间接的形势对金融产业形成冲击。大数据打破信息的不对称，推动金融模式创新，提高交易效率的同时降低交易成本，正在从金融交易形式和体系结构两个层面改造金融业。因此大数据已经成为金融行业必须面对的重要机遇和技术挑战。数据创新成逐渐成为推动金融领域发展的核心动力。特别是人工智能和区块链这两个技术，在未来会大大增强数字货币在金融市场当中的使用比例。同时可能彻底改造个人与金融机构之间的关系。所以大数据将推动未来金融机构核心能力产生增量式的变化。