大數據在疫情中的應用案例

A. 關於大數據應用有什麼例子

• 大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。

• 大數據應用案例之：醫療行業

• Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

• 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

• 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

• 大數據應用案例之：能源行業

• 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。

• 有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

• 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。

B. 疫情開始時新加坡如何利用大數據分析和控制疫情傳播

隨著信息和通信技術（Information and Communication Technology–ICT）的快速發展和廣泛應用，「智慧城市（Smart City）」已經成為全球各國城市應對人口、環境、資源和管理等挑戰的一種創新方案。尤其是在應對自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件等突發事件的過程中，智慧城市已經成為採取應急處置措施的一種有效的手段。在世界上多個智慧城市指數排名中都位於前三位的城市國家新加坡，將智慧城市的目標定位於數字經濟、數字政府和數字社會等三個方面，包括智慧交通、智慧政務、智慧生活、智慧健康、智慧創業與商業等智慧方案。在2021年由國際咨詢公司伊甸策略中心（Eden Strategy Institute）組織的相關排名中，新加坡憑借運用智慧城市應對新冠肺炎疫情的出色表現，又一次在世界智慧城市排名中位列榜首。本文借鑒新加坡在智慧城市中推出的疫情防控服務平台TraceTogether的應用，結合我國城市防控新冠肺炎疫情的實踐，對在突發事件應對中建設與應用智慧城市的關鍵進行探討

C. 醫療行業大數據應用的三個案例

醫療行業大數據應用的三個案例
文章從華大基因推出腫瘤基因檢測服務、大數據預測早產兒病情、廣東省人民醫院利用大數據調配床位3個醫療行業大數據應用案例中，以應用背景、數據源、圖說場景、實現途徑、應用效果5個視角去看待大數據在醫療的應用狀況。
案例一：華大基因推出腫瘤基因檢測服務
應用背景：
伴隨著生物技術、大數據技術的發展，個體基因檢測治療疾病已經成為現實。其中，最廣為人知的是美國好萊塢女星安吉麗娜?朱莉，在 2013 年經過檢測她發現自身攜帶致癌基因——BRCA1 基因，為防止罹患卵巢癌，於 2015 年切除了卵巢和輸卵管。目前，國內外已經有多家基因檢測機構，如我國的華大基因、貝瑞和康、 美國的 23andMe、 Illumina 公司等。華大基因一直致力於腫瘤基因組學研究，已經研究 20 多類癌症。近日，華大基因推出了自主研究的腫瘤基因檢測服務，採用了高通量測序手段對來自腫瘤病人的癌組織進行相關基因分析，對肺癌、乳腺癌、胃癌等多種常見高發癌症進行早期、無創傷檢測。
數據源：
檢測數據：患者血清、口腔黏膜數據、基因測序等。
其它數據：體檢數據、電子病歷、遺傳記錄、患者調查、地理區域以及生活條件等。
圖說場景：

實現路徑：
首先採取患者樣本，通過測序得到基因序列，接著採用大數據技術與原始基因比對，鎖定突變基因，通過分析做出正確的診斷，進而全面、系統、准確地解讀腫瘤葯物與突變基因的關系，同時根據患者的個體差異性，輔助醫生選擇合適的治療葯物，制定個體化的治療方案，實現「 同病異治」 或「 異病同治」 ，從而延長患者的生存時間。
應用效果：
癌症診斷和預測。腫瘤醫院的病人中有 60%至 80%剛到醫院時就已經進入中晚期，癌症早期的篩查可以幫助患者有針對性的改善生活習慣或者採取個體化的輔助治療，有益於身體健康;同時將癌症扼殺在搖籃里，從而降低日後巨大的醫葯開支和生活困擾。助力個性化醫療。結合生物大數據，挖掘疾病分子機制最終可以做到更好的篩查，更好的臨床指導以及更好用葯的過程。
案例二：大數據預測早產兒病情
應用背景：
安大略理工大學的卡羅琳·麥格雷戈( Carolyn McGregor)博士和一支研究隊伍與 IBM 一起和很多醫院合作，用一個軟體來監測處理即時的病人信息，然後把它用於早產兒的病情診斷。
數據源：
個人體征數據：心率、呼吸、體溫、血壓和血氧含量。
其它數據：孕婦產檢數據、電子病歷、遺傳數據等。
實現路徑：
系統會監控 16 個不同地方的數據，比如心率、呼吸、體溫、血壓和血氧含量，這些數據可以達到每秒鍾 1260 個數據點之多。在明顯感染症狀出現的 24 小時之前，系統就能監測到早產兒細微的身體變化發出的感染信號，及早預測控制早產兒的病情，從而提高新生兒的出生率。
應用效果：
預測病情。早產兒的穩定不是病情好轉的標志，只有通過海量的數據並且找出隱含的相關性才能發現提早知道病情，醫生就能夠提早治療，也能更早地知道某種療法是否有效，這一切都有利於病人的康復。
案例三：廣東省人民醫院利用大數據調配床位
應用背景：
起因於國外醫院的經驗以及廣東省人民醫院各專業科室差異很大的病床使用率。長期以來，優勢專業病源充足，病人候床情況嚴重，排隊入院，相反有些專業空床情況明顯，病床使用率僅 65%左右。為此管理層打出了模糊臨床二級分科、跨科收治病人、集中床位調配權的一套「 組合拳」 。
數據源：
患者數據：掛號數據、電子病歷、患者基本數據等。
醫院數據：各科室床位使用情況、診療活動、平均住院費用、平均住院周期等。
實現路徑：
對跨科收治病人之後的科與科之間的工作量、收入、支出、分攤成本等指標進行合理的劃分，強化了入院處的集中床位調配權，解決病人入院排隊情況，使醫院更好地履行了社會責任，同時也給增加了醫院的效益。
應用效果：
提高病床使用率。病床使用率由 87%提高到 92%，優勢專業候床排隊現象明顯減少。
支持決策判斷。優勢專科與弱勢專科的病人在地域構成比、平均住院費用等標上存在顯著差異，支持決策判斷。

D. 大數據技術應用在醫療行業的哪些方面

【導讀】大數據技術可以說目前已經應用到了各行各業中，對於各行各業都是有很大的幫助和促進作用的，在醫療行業，能夠促進醫學研究，幫助改善我們的生活質量，有效促進相關疾病的治療等等，那麼大數據技術應用在醫療行業的哪些方面呢?下面我們就來一起了解一下。

1、新型冠狀病毒大數據搜索報告

該數據有可能更好地預測各種情況和當前公共衛生問題引起的區域性暴發疫情的情況。反過來，醫療服務提供者能夠採取適當的預防措施，並分配必要的資源，以應對與健康有關的特定疾病的區域性升級。

2、區域醫療保健監控

可以將數據用於預測醫學研究，從而有助於預防可能的疾病傳播。例如，通過跟蹤他們搜索的醫療問題來了解患者人群及其醫療保健需求以及跟蹤他們在醫療站點上提供的信息，這些都是促進預防保健和研究的方法。

3、打擊性傳播疾病

如果及時報告，則可以治療性傳播疾病(STD)和性傳播感染(STI)。但是，諸如缺乏性教育等問題通常會導致症狀不受控制。大數據可以利用本地經驗，並幫助科技公司和醫療保健提供商填補信息空白並傳播對性健康的認識。

4、機器人護士

如今，在醫學研究和發展中使用大數據至關重要。人工智慧和機器學習正在引領醫學數據的收集，新葯療法的發現以及患者預後的改善。通過實時分析公共衛生問題，大數據可以促進多個領域的醫學研究，改善患者護理並防止致命疾病的傳播。

5、改善醫療保健支持系統

醫療技術的主要進步之一是醫療保健機器人技術，預計到2021年其收入將增長到28億美元。醫療保健機器人技術包括外科機器人培訓，機器人護士，智能假肢和仿生學等專業，以及治療，葯丸，遠程呈現和後勤方面的幫助。使用大數據驅動的機器人技術有可能極大地改善醫療保健支持的質量，這已經通過少數著名的機器人護士(如Robot
Dinsow)看到，它可以監控患者並提醒他們用葯;Paro機器人可以提醒護理人員。

關於大數據技術在醫療行業應用，就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於大數據工程師相關內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

E. 大數據的應用

大數據的應用有：構建知識圖譜，追蹤傳播路徑；大數據構建疫情發展模型；大數據挖掘疫情輿論等。

1. 構建知識圖譜，追蹤傳播路徑

大數據技術可以梳理感染者的移動軌跡，追蹤人群接觸史，建立知識圖譜，為精準定位疫情傳播路徑，防控疫情擴散等方面提供重要信息。

追蹤移動軌跡、建立知識圖譜，已經是大數據領域比較成熟的技術。位置數據方面，除了航空、鐵路、公路、輪渡等交通部門統計的出行數據外，在用戶授權的前提下，電信運營商可以基於手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據有效定位用戶的手機位置。

2. 大數據構建疫情發展模型

疫情期間，大眾密切關注疫情的傳播態勢。疫情還會傳播多久？感染者還會大幅增加嗎？哪裡感染風險高？何時能夠進入安全期？要解決這些問題，需要找出關鍵影響因素、分析疫情傳播特徵、搭建疫情發展模型，這其中大數據能夠發揮關鍵作用。

3. 大數據挖掘疫情輿論

疫情面前，疏解民眾的焦慮心理至關重要。由於信息獲取方式、生活方式的改變，搜索大數據已成為疫情之下了解民意的重要載體，每一條信息背後的點擊、每一次搜索，都精準揭示了民眾的需求與問題。

F. 北京5月3日起核酸檢測免費，大數據對疫情防控起到了哪些作用

北京5月3日起核酸檢測免費，大數據對疫情防控起的作用如下。

一、信息傳遞

通過收集大量的交通信息、社交信息、消費信息、接觸史等數據，運用傳播動力學模型、動態感染模型、回歸模型等方法，可以更加精確地預測疫情的發展，並對疫情的峰值拐點等大趨勢作出判斷。

此外，通過患者的診斷、密切接觸者的數據，可以確定時空的沖突點，從而推斷出疾病的傳播途徑，從而為傳染病的源頭分析，提供科學的理論基礎和有效數據。

G. 有哪些大數據分析案例

如下：

1. 大數據應用案例之：醫療行業

1）Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

2）大數據配合喬布斯癌症治療

喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下葯，最終這種方式幫助喬布斯延長了好幾年的生命。

2. 大數據應用案例之：能源行業

1）智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。

通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。

因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

2）丹麥的維斯塔斯風能系統(Vestas Wind Systems)運用大數據，系統依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，分析出應該在哪裡設置渦輪發電機，事實上這是風能領域的重大挑戰。在一個風電場20多年的運營過程中，准確的定位能幫助工廠實現能源產出的最大化。

為了鎖定最理想的位置，Vestas分析了來自各方面的信息：風力和天氣數據、湍流度、地形圖、公司遍及全球的2.5萬多個受控渦輪機組發回的感測器數據。這樣一套信息處理體系賦予了公司獨特的競爭優勢，幫助其客戶實現投資回報的最大化。

3. 大數據應用案例之：通信行業—通過大數據分析挽回核心客戶

法國電信-Orange集團旗下的波蘭電信公司Telekomunikacja Polska是波蘭最大的語音和寬頻固網供應商，希望有效的途徑來准確預測並解決客戶流失問題。

他們決定進行客戶細分，方法是構建一張「社交圖譜」- 分析客戶數百萬個電話的數據記錄，特別關注 「誰給誰打了電話」以及「打電話的頻率」兩個方面。「社交圖譜」把公司用戶分成幾大類，如：「聯網型」、「橋梁型」、「領導型」以及「跟隨型」。

這樣的關系數據有助電信服務供應商深入洞悉一系列問題，如：哪些人會對可能「棄用」公司服務的客戶產生較大的影響?挽留最有價值客戶的難度有多大?運用這一方法，公司客戶流失預測模型的准確率提升了47%。

4、大數據應用案例之：零售業—大數據幫零售企業制定促銷策略

北美零售商百思買在北美的銷售活動非常活躍，產品總數達到3萬多種，產品的價格也隨地區和市場條件而異。由於產品種類繁多，成本變化比較頻繁，一年之中，變化可達四次之多。

結果，每年的調價次數高達12萬次。最讓高管頭疼的是定價促銷策略。公司組成了一個11人的團隊，希望透過分析消費者的購買記錄和相關信息，提高定價的准確度和響應速度。

定價團隊的分析圍繞著三個關鍵維度：

1）數量：團隊需要分析海量信息。他們收集了上千萬的消費者的購買記錄，從客戶不同維度分析，了解客戶對每種產品種類的最高接受能力，從而為產品定出最佳價位。

2）多樣性：團隊除了分析了購買記錄這種結構化的數據外，他們也利用社交媒體發帖這種新型的非結構化數據。由於消費者需要在零售商專頁上點贊或留言以獲得優惠券，團隊利用情感分析公式來分析專頁上消費者的情緒，從而判斷他們對於公司的促銷活動是否滿意，並微調促銷策略。

3）速度：為了實現價值最大化，團隊對數據進行實時或近似實時的處理。他們成功地根據一個消費者既往的麥片購買記錄，為身處超市麥片專櫃的他/她即時發送優惠券，為客戶帶來便利性和驚喜。

透過這一系列的活動，團隊提高了定價的准確度和響應速度，為零售商新增銷售額和利潤數千萬美元。

5、大數據應用案例之：網路營銷行業（SEM）

很多企業在做SEM的過程中，都有這樣的感觸：每年都會花費大量的預算在SEM推廣中，但是因為關鍵詞投入產出無法可視化，常常花了很多錢卻不見具體的回報。

在競爭如此激烈的SEM市場中，企業需要一個高效的數據分析工具來盡可能地幫企業優化SEM推廣，例如BDP，來幫企業節省不必要的支出，提升整體的經營績效。

企業可藉助數據平台提供的網路營銷整合解決方案，打通各個搜索引擎營銷（SEM）、在線客服系統和CRM系統，營銷競價人員無需掌握復雜的編程技術，簡單拖拽即可生成報表，觀察每一個關鍵詞的投入和產出，分析每一個頁面的轉化，有效降低投放成本。

通過BDP實況分析數據，可以快速洞悉對手關鍵詞的投放時段、地域及排名，並對其進行可視化的分析，實時監控自己和競爭對手的投放情況，了解對手的投放策略，支持自定義設置數據更新的時間點、監控頻次和時段，及時調整策略。知已知彼，才能百戰不殆。

6、大數據應用案例之：電商行業

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾經淘寶平台顯示，中國女性購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯佔比達41.45%，其中又以75B的銷量最好，其次是A罩杯，購買佔比達25.26%，C罩杯只有8.96%。

雖然淘寶數據平台不能代表一切，但是結合現實來看，這個也具有普遍的代表性，只能感慨中國女性普遍size。在文胸顏色中，黑色最為暢銷，黑色絕對是百搭，每個女性必備。

從省市排名，胸部最大的是新疆妹子。這些數據都對於文胸店鋪而言是很好的參考，為店鋪的庫存、定價、款式選擇等策略都有奠定數據基礎。

7、大數據應用案例之：娛樂行業

微軟大數據成功預測奧斯卡21項大獎。2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛•羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。

今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個，繼續向人們展示現代科技的神奇魔力。

總的來說，大數據的終極目標並不僅僅是改變競爭環境，而是徹底扭轉整個競爭環境，帶來新機遇，企業需要應勢而變。企業只有認識到這一點，使用合適的數據分析產品、聰明地使用和管理數據，才能在長期競爭中成為終極贏家。

H. 大數據應用案例有哪些

案例如下：

1、交通大數據暢通出行

交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。近年來，我國的智能交通已實現了快速發展，許多技術手段都達到了國際領先水平。交通的大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據感測器數據來了解車輛通行密度，合理進行道路規劃包括單行線路規劃。另一方面可以利用大活數據來實現即時信號燈調度，提高已有線路運行能力。

2、教育大數據因材施教

在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。利用數據來診斷處在輟學危險期的學生、探索教育開支與學生學習成績提升的關系、探索學生缺課與成績的關系。

3、環保大數據對抗PM2.5

在美國NOAA（國家海洋暨大氣總署）其實早就在使用大數據業務。每天通過衛星、船隻、飛機、浮標、感測器等收集超過35億份觀察數據。收集完畢後，NOAA會匯總大氣數據，海洋數據，以及地質數據，進行直接測定，繪制出復雜的高保真預測模型，將其提供給NWS（國家氣象局）做出氣象預報的參考數據。

大數據特點

1、大容量

例如，IDC最近的報告預測到2020年，世界數據量將擴大50倍.目前，大數據的規模仍然是不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍從數十TB到數PB不同.簡單來說，存儲1PB數據需要2萬台配備50GB硬碟的PC.此外，各種意想不到的來源可以產生數據。

2、多樣性

數據多樣性的增加主要是由於網路日誌、社交媒體、網路檢索、手機通話記錄、感測器網路等數據類型。

3、高速

高速描述的是數據創建和移動的速度.在高速網路時代，通過實現軟體性能優化的高速計算機處理器和伺服器，創建實時數據流已成為流行趨勢.企業不僅要知道如何快速創建數據，還要知道如何快速處理、分析和返回用戶，以滿足他們的實時需求。

I. 非典時代有大數據嗎

沒有
新冠肺炎疫情暴發，引發一場全球性重大公共衛生危機。在這場席捲全球的抗疫狙擊戰中，世界各國各地區都祭出了各種抗疫舉措。這其中，大數據技術得到了廣泛的應用，為疫情監測、資源配置和民生保障等提供了重要的信息支撐，也為進一步推進智慧治理提供了可貴的啟示。

大數據技術在抗疫中的應用效能

近年來，根據黨和國家建設網路強國的戰略，我國各級政府大力推進智慧城市建設，積極應用互聯網、大數據、物聯網和雲計算等信息技術，在交通、環保、社會治理以及公共服務等方面都取得了顯著的治理成效。時勢造英雄，在這場看不見硝煙的抗擊疫情的戰斗中，大數據技術不失時機地派上了用場，發揮了積極作用。這主要體現在三個方面。

首先，提供科學決策的基礎信息。科學決策是抗疫成功的「大腦中樞」。面對疫情形成的紛亂局勢，各級政府快速建立跨部門的全流程數據管理系統，利用手機信令數據、鐵路航空等交通數據、互聯網應用的GPS數據等，開展疫情監測分析、病毒流動溯源、患者和密切接觸者追蹤以及人員排查分析等，持續提供完整、連續和准確的海量信息，對疫情及走向進行及時研判，制定合理預案，做出科學決策，實施精準防控，提高了抗疫工作效率。特別是在分析疫情傳播路徑和人口流動軌跡等方面，大數據技術以數據、演算法和模型為基礎，提供了無可替代的洞察力和預見性。

其次，助力抗疫資源的精準配置。防疫資源的合理配置是抗疫工作的重要保障。在抗疫過程中，各級政府利用城市管理的數字化平台，比如開發應急資源發布平台和口罩預約系統等，對物資來源、資源種類和貨品數量等信息精準搜集和記錄，布局和實施智能供應鏈管理，摸排醫療機構、社會組織和城市居民的資源需求，對抗疫資源進行精準計算和配置，還可以提前對醫療物資等資源進行調配，確保防疫物資發揮最大效益，盡量滿足人民群眾的生產和生活需要。而且，通過大數據優化資源對接，進行物資調配，實現精準配置，也提高了社會主體的自主性和能動性。

最後，推進在線公共服務辦理。面對疫情期間的封閉形勢，各級政府主動響應和對接社會需要，探索在線辦理公共服務的新途徑和新方法，開辟數字政府或智慧政府網路平台，打通政府部門的數據壁壘，拓寬在線辦事的范圍，提高在線辦事的速度，上線各種「非接觸」或「不見面」服務，接入相關審批或服務事項，讓數據多跑路，讓群眾少跑路，盡量實現「網上辦」和「掌上辦」，提高了人民群眾的滿意度。甚至圖書館和文化館等也積極開展在線的數字化服務，豐富疫情期間人民群眾的居家文化生活。

J. 大數據體現在哪些方面

1、疫情期間的大數據

就比如疫情期間我們所用的健康碼，其實也就是基於大數據，採集每位用戶的行動軌跡，然後自動生成綠碼或者紅碼。又比如說，在疫情爆發時，浙江通過使用交通流大數據技術，排查分析從疫情嚴重地區駛入的車輛，幫助提高疫情防控效率。另外，大數據也被廣泛應用到語音智能識別、智慧城市和信息安全、醫療、交通等方方面面。

2、業務流程優化

大數據還會更多的幫助業務流程的優化。我們可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預報等等去挖掘出大量的有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。從這兩個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。

3、更了解用戶需求

大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、分析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。舉一個比較簡單的例子就是通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則會更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

4、提高醫療和研發

大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA。並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。

5、金融交易

大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易(HFT)是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

6、改善安全和執法

大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。