車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析通常涉及到大量的結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)。其中可能包括車輛的狀態(tài)信息、駕駛行為數(shù)據(jù)、GPS位置信息等。使用NVARCHAR有效地存儲這些非英文字符（中文、日文、韓文等）的信息。但是，對于這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析任務來說，更常見的是使用如Hadoop或Spark這樣的大數(shù)據(jù)處理工具，以及諸如SQL或者Python這樣適合數(shù)據(jù)分析的語言。

醫(yī)療影像是非常復雜且大量的非結(jié)構化數(shù)據(jù)，而AI算法對這些圖像進行處理和分析。這高級的計算機視覺技術和深度學習技術，而不是NVARCHAR這種文本數(shù)據(jù)類型。盡管在某些情況下可能會用到NVARCHAR來存儲相關的元數(shù)據(jù)，但這是次要的。

特許經(jīng)營涉及到大量的合同和法律文件，這些文件可能包含各種各樣的文本數(shù)據(jù)。在這種情況下，NVARCHAR可能是個有用的工具，因為它存儲各種語言的文本數(shù)據(jù)。

互動傳媒涉及到大量的文本、圖片、音頻和視頻數(shù)據(jù)。雖然有些文本數(shù)據(jù)用NVARCHAR來存儲，但這只是互動傳媒數(shù)據(jù)的小部分。