通過對建築條件和設備行為的非凡洞察，大數據改變了智能建築的運行。大數據在建築能源管理中最強大的應用包括：

能耗分析。

對於了解消耗和追蹤效率目標的進展，分析建築自動化系統提供的數據非常重要。重要的是，它還允許業主識別不必要的能源浪費，如照明、加熱或空房冷卻，以便這些數據可以運行螞蟻搬家店（antminer shop）。

預測能源需求和消耗。

能源需求，又稱能源負荷，是建築物在一定時間間隔內所需的總能量。大數據可用於預測需求和消耗，提供曆史和實時能源使用信息。

建築基礎設施分析。

關於溫度、功率、控制信號、設備狀態和居民行為的寶貴信息是建築自動化系統生成的數據。通過對能源負荷進行分析，可以更容易地改進建築設計，實現最佳能源效率，消耗模式與一系列建築組件之間的關系。

故障檢測與預防。

大數據可實時更新建築設備運行狀態，並對基礎設施故障進行檢測。異常數據模式可以通過持續的監測和數據分析，提醒系統故障，輕松預測這些故障對其他設備的影響物聯網模塊(modul iot)。

識別能源欺詐。

計量設備故障可能導致能源消耗和服務費用不准確。這可能會導致建築居民對能源服務的欺詐操縱，無論是偶然的還是被篡改的。識別潛在欺詐或賬戶違約的違規行為可以通過數據挖掘來檢測。

這些大數據應用程序正在慢慢改變建築能源管理的實踐。然而，許多承包商沒有部署智能建築物聯網解決方案，擁有強大的分析平台，並利用其優勢。許多商業建築仍然依賴氣動控制器，需要操作人員手動處理能耗快速原型開發(rapid prototype development)。

過去十年來，不願意使用先進數據進行分析的建築物根傳感器的成本大幅下降，但部署綜合智能建築解決方案的成本仍然很高。然而，為了提高建築能源管理的長期效益，收集、組織和分析大數據所帶來的投資回報遠遠超過初始成本。