二次大戰時，德國納粹軍隊使用的「ENIGMA密碼機」可將普通的訊息，加密成亂碼，變化出159京（1016）種密碼，再利用無線電報把密碼傳給遠端的夥伴，其用相同系統解密，還原訊息。英國數學家艾倫‧圖靈（Alan Mathison Turing）結合了統計方法，與長期從情報單位所累積的資料，破解了德軍的ENIGMA密碼機，解密的時間從數周大幅減短成一小時之內。現代，大數據近似於在二次大戰難以破解的ENIGMA密碼機，都擁有龐大的資訊量，並能在短時間之內，快速解構數據。 大數據可以藉由累積和分析眾多的歷史數據，觀察民眾的喜好、習慣，推薦他們可能需要的商品，像是Amazon網站近期推出的服務「Amazon Machine Learning」。 其以雲端運算為基礎，協助合作廠商從龐雜的資料中，摘錄出對企業最重要的資訊。當網友登入Amazon的網站後，Amazon Machine Learning可以根據網友的購物紀錄，從成千上萬筆的產品資訊中，找出網友可能會購買的產品，並讓他們在30分鐘內下單。因此，合作廠商和產品研發商可以透過分析數據，優化商品的服務或是消費體驗，創造品牌忠誠度，吸引顧客再次上門。