Datamaskiner har endret måtene vitenskapelig forskning er samlet inn og analysert . Forskere, ingeniører og forskere både er i stand til å kompilere store mengder data , og la den til datamaskinen for å arbeide gjennom dataene mens fokus på et annet område av forskningsprosjektet . Dette skaper forskningsresultater med færre feil og bedre konstruerte produkter . Komplekse dataanalyser

Datamaskiner som brukes i vitenskapelig forskning har evnen til å analysere data på måter og med hastigheter som ikke er mulig med det menneskelige øyet. De er i stand til å analysere prosenter av materiale som er tilstede i en rekke forbindelser fra jordprøver til kjemikalier og til og med luften man puster . I tillegg kan datamaskiner som brukes på denne måte bestemme tendenser i datasampler . For eksempel kan datamaskinen analyse av data i forskning bestemme temperaturen der visse kjemiske forbindelser bryte ned eller prosenter av forbedringstiltak pasienter viser når det gis en viss medisiner.
Løse matematiske ligninger

forskning krever ofte at komplekse matematiske ligninger løses for å fastslå om dataene er gyldige eller om en viss struktur av molekyler vil forbli stabil. Datamaskiner er integrert i denne beregningen prosessen siden forskere kan skrive programmer spesielt for å gi svar på slike spørsmål . Dette fjerner element av menneskelig feil, som kan koste forskningsinstitusjoner millioner av dollar i å fikse et produkt som ble opprettet med selv den minste mengden av mangelfulle data .
Prediction Modeling

Vitenskapsmenn og forskere er i stand til å bruke dataprogrammer for å modellere hvordan data kan manifestere seg i fremtiden . Denne muligheten er nyttig i å forutsi klimaet mønstre , simulere hvordan utviklet produkter kan utføre i feltet , forutsi erosjon rate på strender og i påvente av absorpsjonshastigheten av medisiner i kroppen. Forskere og ingeniører er da i stand til å justere bygge strategier eller kjemiske sammensetning av produkter for å sikre sikker drift og forbruk .