长期以来，大数据都是为科学研究服务的高性能计算的处理对象，加拿大天文学研究高级网络的数据库的数据容量为1.2PB，而即将建成的“平方公里阵列”望远镜将能够存储EB级（1EB=1000PB）的数据。
科研人员已经习惯于使用大数据来服务科研，但目前还仅限于一部分尖端科研问题，如亚原子结构、宇宙系统等。不过科研的关注重点正在向与人类日常生活更加贴近的课题转移，如天气预报、海洋生态系统、电网稳定性、股市变化等，大数据能帮助解决这些问题。例如加拿大蒙特利尔神经科学研究所开展的“大脑计划”将大脑切成20微米的切片来研究，所产生的数据对象即为大数据。
这些日常生活问题其实比尖端科学问题更加复杂，因为日常生活问题通常涉及的系统是一个由很多相互关联的因素组成的互动网络，具有突发性且难以预测。使用传统的科研方法很难解答这些问题。科学家需要对大量的假设进行数值建模，才能摸清隐藏在这些问题背后的基本原理，最后还需要把这些模型和从现实世界获取的海量数据进行比较和分析。
科学家可以将精力都投入到理论研究当中，普通百姓却希望实际的生活问题能够得到及时解决。解决实际生活问题的一种方法便是分析实时数据，并将处理结果与已有的知识、经验和过去所积累的大数据进行对比。
日常生活问题将对人类福祉产生巨大影响，而目前很多正在开展的大数据项目都以极大改善医疗、能源、城市管理、水资源管理的问题等为目标。加拿大政府科学、技术与创新委员会已要求科研组织就与加拿大经济发展和社会福利密切相关的问题，为加拿大政府提出基于证据的科技建议。加拿大创新基金会和其他科研基金机构对此表示赞同，希望科研人员开展的研究能够对社会经济产生更直接的影响，而科研团体将根据基金机构的战略选择重点方向，因此大数据研究将毫无疑问在政府科研基金中成为重点资助对象。
