Neben den Risiken, die mit dem Sammeln und Auswerten von Daten einher gehen, birgt diese Möglichkeit auch ein unglaubliches Potential. Je größer die Datensätze zu einem bestimmten Sachverhalt umso präziser die Vorhersagen um zu warnen, um Menschen zusammen zu bringen oder gesellschaftliche Probleme zu lösen. Unter dem Begriff "Datability" soll ein Gegenentwurf zum risikobehafteten Datenanalyseverfahren geboten werden. Datability meint dabei die "Fähigkeit, aus der Unmenge an gesammelten Daten in Sekundenschnelle sinnvolle Informationen zu extrahieren und so eine Basis für kompetente Entscheidungen in unterschiedlichsten Bereichen zu schaffen." (Britta Muzyk (2014) "Big Data und Datability")

Besonders in der Medizin wurde das Potential von gesammelten Daten erkannt. Dabei geht es um konkrete Behandlung Kranker oder auch um den Erkenntnisgewinn von Krankheits- oder Behandlungsverläufen. Waren dafür früher aufwändige Beobachtungsszenarien und das Einpflegen der Daten in Exceltabellen notwendig, liefern heute Gesundheitsapps und Schrittzähler ohne viel Aufwand die notwendigen Informationen.

Die Digitalisierung macht auch vor der Politik nicht Halt. Es gibt immer mehr digital gestützte Prozesse bei Entscheidungsfindungen oder Beteiligungsverfahren. Auf Plattformen wie https://www.openpetition.de können Menschen Ihre eigene Kampagne starten oder Petition einstellen und so Unterstützerinnen und Unterstützer für ihre Interessen finden und Zustimmung generieren.

Hinter dem Begriff "Learning Analytics" steckt die Auswertung der Daten von Lernenden, um daraufhin die passenden Inhalte und Methoden vorzubreiten und zur Verfügung zu stellen, so dass die vereinbarten Lernziele erreicht werden.

An den angerissen Beispielen wird deutlich, dass es immer eine Frage der Verantwortlichkeit ist, wie die Rückschlüsse aus den Daten genutzt werden. Es braucht als eine normatisch-ethische Diskussion um die technologische Entwicklung "Big Data" verantwortungsbewusst und im Sinne der Entwicklung der Gesellschaft einzusetzen.