製造業提昇競爭力及生產效能的主要核心關鍵點在於生產排程優化，另外，生產管理規劃中眾多人、機、料、法、環等參數，以及過程所產生大量的資料，包含統計品質管制、機械設備維護預測分析等，在台灣析數iPASP系列產品及大數據分析中提供了有效的整合解決方案。

透過資料探勘作為建模分析技術，針對消費者顧客關係進行最佳的顧客關係管理分析，深度剖析及預測消費者購買行為分析，推估市場需求，事先對實體零售、電子商務等供應鏈價格平衡進行規劃，以有效地降低成本，並即時地掌握商機。

公部門將可透過資料探勘技術及文字探勘的應用，整合內部各類資料、法規、服務或申訴記錄，360度的掌握民眾需求，爲民眾提供更貼心便利的服務，以獲得施政滿意度的最佳回饋。

針對銀行、保險或金融相關產業客戶，建置以客戶深度剖析為導向之數據資料庫，運用資料及文字探勘等技術，深度剖析客戶過去及現有的軌跡行為，以顧客全生命週期管理的思維，預測各客戶區隔之未來投資理財需求及對促銷的接受喜好，並配合交叉銷售的分析來達到增加銷售收入、提高市場活動的回應、降低行銷成本、有效增加客戶數量的整體綜效。

保險公司為降低虧損風險，可運用IBM Watson Explore進行理賠法規條文及客戶理賠記錄的整合性文字探勘資料技術，除加速理賠審理的速度，降低理賠的錯誤，以及預測理賠詐欺。此外, 若配合客戶個人的醫療記錄，亦可預測推論醫療費用，掌握這些不確定因素，精準擬定給付方案。

醫院及相關醫療保健或保險機構，可運用IBM Watson Explore針對門診及住院醫療病歷、勞、健保理賠及醫院醫療訴訟記錄進行整合性文字探勘資料，提供醫事管理上科學的關聯佐證推論，降低醫院營運的成本及風險。此外，各類醫學臨床或管理上的分析，亦可運用輕巧的統計軟體快速獲得量化的分析結果，提供新醫藥技術研究或政策實施效應的最佳科學分析驗證。

航空運輸業者每年面對十幾萬筆的維修案例，包含飛行報告、機器設備故障的維修單及日常的維運紀錄等，這類大量的結構和非結構化數據儲存於企業ERP系統中，作為日後案件診斷和問題解決的參考基準。

對於分秒必爭的石油業而言，延宕開採的成本是很驚人的，讓每位新工程師從龐大的文件和檔案中學習，且做出決策是非常耗時的過程。