大气大数据

Ⅰ 大数据怎样帮助我们了解气候变化

大数据怎样帮助我们了解气候变化

气候变化确实威胁着我们的星球，全球都应感受到它的毁灭性后果。美国航空航天局（NASA）气候模拟中心（NCCS）高性能计算负责人Daniel Duffy博士，介绍了大数据对气候变化研究工作的至关重要性。

NCCS为大规模的NASA科学项目提供高性能计算、存储和网络资源。其中许多项目涉及全地球性天气和气候模拟。这些模拟生成的海量数据是科学家永远读取不完的。因此，益发有必要提供分析和观察这些模拟产生的大数据集的方法，更深入了解气候变化等重大科学问题。

大数据和气候变化：它们是怎样运作的？

大数据和气候研究息息相关；没有海量数据就无法进行气候研究。

NCCS拥有名曰“探索号超级计算机”的计算机集群，主要目标是提供必要的高性能计算和存储环境，以满足NASA科学项目的需求。探索号计算机正在开展一系列不同的科学项目，其中的大部分计算和存储资源被用于天气与气候研究。

探索号计算机是一种高性能计算机，专门为极大规模紧密耦合的应用而设计，是硬软件紧密结合和相互依存的系统。虽然该计算机没有被用于从卫星等遥感平台采集数据，但该计算机运行的许多大气、陆地和海洋模拟都需要观测数据的输入。使用探索号计算机的科学家不断收集输入其模型的全球性观测数据。

然而，如果科学无法以有效手段观测和比对数据，即使向它们提供海量数据也毫无意义。NASA全球建模和模拟办公室（GMAO）增强性动画就是这方面的范例，该办公室利用多方来源的观测信息驱动天气预报。

GMAO的GEOS-5数据模拟系统（DAS）将观测信息与建模信息融合，以生成任何时间内都最为精确和质地统一的大气图像。每6小时的累计观测超过500万次，并对气温、水、风、地表压力和臭氧层的变量进行比对。模拟观测分八大类型，每类对不同来源的变量进行测量。

数据处理

气候变化模型需要具有大量存储和数据快速接入且数据不断增加的计算资源。为满足这一要求，探索号计算机由多个不同类型的处理器组成：79200个英特尔Xeon核心、28800个英特尔Phi核心和103680个NVIDIA图像处理器（GPU）CUDA核心。

探索号计算机的总计算能力为3.36万亿次，或每秒3,694,359,069,327,360次浮点运算。为使大家更好地理解这一规模的计算能力，该计算机可在一秒钟内完成活在世上的每个人以每秒将两个数字相乘的速度连续运算近140个小时的运算量。

除了计算能力外，探索号计算机还具有约33拍字节（petabyte）的磁盘存储空间。典型的家庭硬盘容量为一兆兆（terabyte）字节，因此，该计算机的存储能力相当于33000个这类磁盘。如果用它存储音乐，你可以编排一个长度超过67000年而不重复的演奏清单。

NCCS每年都对探索号计算机进行升级。随着其服务器和存储的老化，在四或五年后替换而不是继续运行部分设备实际上能够提高效率。例如2014年年底至2015年年初利用升级的计算机群取代了探索号计算机2010年升级的设备。在地面空间、功率和冷却包络相同的情况下，升级后的NCCS可将计算能力提高约7倍。退役设备通常会转变用途，用于内部支持和其他业务或大学等外部站点，包括马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）和乔治梅森大学（GMU）。

数据映射：气候变化与预测

NCCS生成的数据推动了不同重要研究和政策文件的起草工作。

这一数据使人们能够就我们星球的气候变化影响进行更知情的对话，并有助于决策机构针对气候预测制定出适用战略与行动。例如，该数据已被用于气候变化专门委员会（IPCC）推出的评估报告。NCCS从事和NASA科学可视化工作室观测的数据模拟，介绍了IPCC第五次评估报告提出的气候模型，对气候和降雨预计在整个21世纪的变化方式做了说明。

于2005年袭击了美国墨西哥湾沿岸的卡特里娜飓风突显了准确预报的重要性。虽然它造成了巨大损失，但要不是预警预报给人们留出了适当准备时间，损失就会严重得多。如今，NCCS的超级计算机主要负责GMAO全球环流建模，其分辨率比卡特里娜飓风时提高了10倍，因而能够更准确地观察飓风内部，并有助于对其强度和规模做出更精确的估计。这意味着气象学家能够更深入地了解飓风的走向及其内部活动，这对于就卡特里娜飓风这类极端天气做出成功规划和准备至关重要。

此外，观测系统模拟试验（OSSE）还利用全球气候模型的输出成果模拟NASA提出的下一代遥感平台，从而向科学家和工程师提供了虚拟地球，以便在制作新的感应器或卫星之前研究大气遥测的新优势。

未来的气候变化数据

数据是NASA的主要产品。卫星、仪表、计算机甚至人员都可能频繁进出NASA，但数据尤其是地球观测数据具有永驻价值。因此，NASA必须不仅让其他NASA的站点和科学家，而且要让全球都用上它生成的数据。

仅时时生成的数据量就构成了一大挑战。在研究系统的科学家都难以使用数据集的今天，NASA以外的人们获得可用数据更是难上加难。因此，我们开始研究创建一项气候分析服务（CAaaS），将高性能计算、数据和应用编程接口（API）相结合，以便为在现场与数据共同运行的分析程序提供接口。换句话说，用户可就他们关心的问题提问，并利用NASA系统的运行进行分析，随后将分析结果返回用户。由于分析结果的规模小于生成它的原始数据，这一系统将减少经不同网络传送的数据量，而更重要的是，API可以大大减少用户和数据间的摩擦。

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Ⅱ 如何为用户提供气象大数据服务

北方天穹信息技术（西安）有限公司（以下简称天穹公司）成立于2017年7月，是在国家军民融合和兵器工业集团“科技创新20条”大背景下应运而生的，是一个充满新生力量的企业。“天穹公司属于典型的军民融合创新产业，它以‘国家”‘ 资本’的支持为依托，为国家的气象数值预报、防灾减灾提供精准服务，实现‘互联网 + 气象’联动发展，为各类用户提供详细精准的气象大数据服务。”北方天穹信息技术（西安）有限公司董事总经理房轶丁说。

房轶丁介绍，天穹公司组建以来，他带领他的团队始终把创新作为保持自身优质高速发展的根本和动力源泉，建立了完善的现代企业管理、运营、激励模式，激发了企业的经营活力和发展动力。他说，未来天穹公司发展的目标是集研发、制造、销售和服务于一体，在地基多通道微波辐射计市场和技术方面成为中国的国家队和主力军，在国际市场上由跟随者变为引领者。“我们计划将地基多通道微波辐射计产品做到业界领先，完成行业标准的拟制，完成行业用户示范应用。并通过参与国家标准的制定以及在知识产权方面的布局，占领行业制高点，逐步从设备供应商向气象大数据提供商发展，支撑以更低的成本、更快的速度完成上市，鼓足干劲拧成绳、撸起袖子加油干。”房轶丁这样给我们描述他和他的团队的追梦理想。

Ⅲ 环境大数据应用“含苞待放”

环境大数据应用“含苞待放”_数据分析师考试

近期，大数据的“倩影”频繁出现在国家出台的各项方案和指导意见中，也成为环保系统热议的内容。

据了解，北京、武汉等不少省市的数据资源中心早已建成。截至目前，全国将近2/3省（自治区、直辖市）环保厅都已建成或正在建设环境数据资源中心。

面临大数据的龙卷风，环境数据资源中心是否做好了准备？环境大数据应用走到了哪个阶段？

数据如何“开口说话”？

相比于其他省市的环境信息化建设，北京市环境信息化建设起步较早。北京市环境数据中心的建设开始于2012年，并于2013年正式投入使用，目前，北京市环保局各个业务处室主要的业务数据已经进入环境数据中心。

北京市环境信息中心主任陈海宁介绍说，数据中心的建设极大地便利了环保工作，比如原先环境监察人员进行污染源监管，需要查阅大量纸质资料，手工记录现场情况，现在只要通过监控终端或移动客户端直接调取数据中心的数据，就可以对污染源相关数据进行查阅和记录，环境监管省时省力。

但不久之后，陈海宁的困惑也出现了，“数据中心是建成了，但数据中心对各业务部门的帮助还很有限，如何开发更好的大数据产品为环境管理服务，成为数据中心要突破的瓶颈。”

同样走在前头的武汉市也面临类似问题。武汉市环境信息中心主任詹炜介绍说，武汉环境数据中心很早就集成了各业务部门的数据，“但现在这些数据只用来做一些简单的统计和报表，数据还没有真正‘开口说话’。”

而更多省环保厅的环境信息中心处于不断建设和完善的状态。据了解，内蒙古环境数据中心已经基本建成，目前已经进入第三期建设；云南省正处在“数字环保”第二阶段，重点建设资源数据中心。

环境保护部信息中心也很早就开始注意到数据资源的开发情况，希望大数据可以成为解决环保管理问题的钥匙。去年开始，环境保护部信息中心副主任徐富春带领探索大数据应用，与微软（中国）有限公司合作开发了城市局地大气主要污染物时空分布大数据模型——U-Air，这一合作也开启了大数据应用的“第一春”。

以U-Air为代表的大数据应用兴起

目前，我国地面空气质量监测点位的设置是根据行政区域设置，站点数量非常有限，不能反映污染物的空间分布，易受站点附近环境影响，造成不同区域受众对数据可信性的质疑。

就北京来说，北京市有35个地面空气质量监测点，但不能完全反映整个北京市的空气质量状况。“U-Air通过获取地面监测站的空气质量数据，结合交通流、道路结构、兴趣点分布、气象条件和人们流动规律等大数据，用基于机器认知的算法就能模拟出城市细粒度（1km×1km）的空气质量，并能对未来24小时的空气质量进行预测。”徐富春说，这不仅弥补了地面监测在地域上的局限性，实时监测每一寸土地，也破解了在没有污染源排放清单、排放边界不太清楚的条件下，如何预测城市空气质量的难题。

“U-Air是一个运用大数据解决环保问题的典型案例，并且在科学性和技术性上都经过了一定的验证。”徐富春告诉记者，大数据应用需要满足3个条件，第一就是数据量要足够大，第二是数据类型要多元化，第三是要基于机器认知的学习方法和算法。U-Air除了有行业类结构化数据，还有城市道路数据、路网结构、气象数据、地理位置、城市特征分布等数据，后台也具备机器学习和认知计算的条件。

微软（中国）有限公司资深架构师罗彤介绍，未来U-Air将可以提前预测1小时~5 小时的空气质量，以帮助人们更好地计划自己的生活，比如什么时候和去哪里慢跑，什么时候应该关窗户、什么时候应该带上口罩。

其实，除了微软在大数据应用方面开展探索外，面对大数据这块大蛋糕，环保产业已经跃跃欲试。

中科宇图天下科技有限公

司还建设了自己的大数据中心。据中科宇图总裁姚新介绍，公司的大数据中心不仅包括各地环保业务数据，还有与环保相关的行业数据，目前，他们也研发了空气质量预警预测模型。

北京力鼎创软科技有限公司提出了“霾计算”总体架构，结合传统空气监测数据、污染源数据、气象数据、交通数据、餐饮、学校、加油站等信息，对空气质量进行预警预测。

北京思路创新科技有限公司则利用大数据推出了环保快搜功能，实现了各类业务一体化查询。此外，环保快搜还可以根据用户偏好分析，自动为用户推荐可能需要的环境数据。如污防部门每个季度都需要超标排放的企业数据，系统可以定时为用户推送。

大数据分析的核心就是算法和模型的研究，IBM中国研究院在大数据应用的模型上下足了功夫。据IBM中国研究院高级总监王海峰介绍，IBM采用Watson认知计算技术融合多类型多来源模型（物理模型、学习模型、专家模型），建立了可自调节的空气质量超级模型，可以用于环境污染仿真建模和天气预测与预警。王海峰还介绍了大数据在监测污染源方面的独特优势，通过对卫星观测数据、移动用户提供的污染源信息、地面污染源监测数据进行计算，就可以识别异常数据，为环境执法提供依据。

而大数据产业的发展又为环保部门与企业的合作提供了新的机遇。在环境保护部信息中心3月举行的一次环境信息资源应用研讨会上，鄂尔多斯遇上了IBM。

鄂尔多斯大数据平台只是开端

记者了解到，鄂尔多斯环保工作已经进入信息化带动环境管理的新阶段，环境数据资源中心也已建成，未来将全部布置在鄂尔多斯大数据中心。

鄂尔多斯环保局局长董介中介绍说，鄂尔多斯大数据中心将拥有市政、交通、农业、气象、能源等社会各方面的数据，不久，环保数据将真正对接大数据。开发大数据平台、利用大数据为环保管理工作服务是鄂尔多斯环保局急切要解决的问题。于是，在环境保护部信息中心、内蒙古自治区环保厅的支持和指导下，鄂尔多斯环保局与IBM合作建成环保大数据平台，并初步投入使用。

目前，除了传统的地面观测数据、排放清单、重点污染源监测数据、气象数据、地形地貌，大数据平台还集纳了卫星遥感数据、企业生产数据、移动传感器数据、社会舆论、企业信用情况等数据资源。

“大数据平台的一大特点就是可以准确溯源，当自动观测站数据发生异常的时候，平台会自动触发溯源分析，依次进行气象分析、空气质量分析，然后开始污染溯源，再进行企业集中生产分析。”董介中告诉记者，大数据平台溯源可以给出量化分析结果，从而为精准执法提供数据支撑，有利于提高执法效率。

以往，溯源基本上依靠人工观测，无法估算具体的贡献量，极容易出现偏差。鄂托克旗位于内蒙古乌海市与鄂尔多斯市交界处，毗邻多个工业园区，污染状况一直处于说不清的状态，经过大数据平台的计算，鄂托克旗彻底搞清了污染来源。“大数据平台的溯源功能便于我们环保部门有针对性地开展环境治理。”董介中说。

除了溯源外，大数据平台还可以对重污染天气进行预测预警，甚至可以预测哪一天将出现重污染天气，从而有利于环保部门有针对性地管控污染源，避免重污染天气的出现。鄂尔多斯信息中心接入在线监控数据和空气自动站数据后，记者看到一张色块动态图，绿色代表空气质量最优，颜色越来越深，就代表空气质量越来越差。

鄂尔多斯环保局大数据平台可说是环保系统开展大数据应用的一个代表，大数据建设也将成为环境保护部下一步工作的重点。

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Ⅳ 大数据是什么意思

大数据（英语：Bigdata），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。

大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导斗纯致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法；它只是观察和追踪发生的事情。因此，大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于近期的技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。

应用:

大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据，医疗蠢袭大数据，社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和影像封存、大规模的电子商务等。

1.大型强子对撞机中有1亿5000万个传感器，每秒发送4000万次的数据。实验中每秒产生将近6亿次的对撞，在过滤去除99.999%的撞击数据后，得到约100次的有用撞击数据。

将撞击结果数据过滤处理后仅记录0.001%的有用数据，全部四个对撞机的数据量复制前每年产生空档咐25拍字节（PB），复制后为200拍字节。

如果将所有实验中的数据在不过滤的情况下全部记录，数据量将会变得过度庞大且极难处理。每年数据量在复制前将会达到1.5亿拍字节，等于每天有近500艾字节（EB）的数据量。这个数字代表每天实验将产生相当于500垓（5×1020）字节的数据，是全世界所有数据源总和的200倍

2.大数据产生的背景离不开Facebook等社交网络的兴起，人们每天通过这种自媒体传播信息或者沟通交流，由此产生的信息被网络记录下来，社会学家可以在这些数据的基础上分析人类的行为模式、交往方式等。美国的涂尔干计划就是依据个人在社交网络上的数据分析其自杀倾向，该计划从美军退役士兵中拣选受试者，透过Facebook的行动app收集资料，并将用户的活动数据传送到一个医疗资料库。收集完成的数据会接受人工智能系统分析，接着利用预测程序来即时监视受测者是否出现一般认为具伤害性的行为。

3.运用数据挖掘技术，分析网络声量，以了解客户行为、市场需求，做营销策略参考与商业决策支持，或是应用于品牌管理，经营网络口碑、掌握负面事件等。如电信运营商透过品牌的网络讨论数据，即时找出负面事件进行处理，减低负面讨论在网络扩散后所可能引发的形象危害。又如具有大量商店交易数据的第三方服务业者(Third-partyServiceProviders,TSP)可以集成手中交易数据、公开的顾客评论数据(例如:GoogleMap评论)、法院的店家诉讼数据等，评估与预测店家运营情形，进一步进行商业顾问服务。

Ⅳ 卫星遥感大数据精准监控空气数据

卫星遥感大数据精准监控空气数据_数据分析师考试

随着雾霾问题的日益严重，空气污染已经成为中国社会最刻不容缓的问题。而要解决空气污染问题，精准监测空气质量以及解析污染来源是第一步。

从2013年开始，国家环保部开始进行空气污染源解析，目前已经完成北京、上海、天津、南京等9个城市的污染源解析工作。2014年，全国338个地级市、1436个监测点位的6项指标逝世监测数据和空气质量指数信息已经全部向社会公布。

然而，目前国内空气质量监测的最大问题是数据主要来自于地面监测站。这不仅需要投入大量的资金布站，也无法实现预报和追踪污染源，更无法将空气数据精准到具体街区。以北京举例，目前共有35个地面空气质量监测站，但也不能精准反映整个北京的空气质量状况。

而这种需求缺口正是青空科技的创业方向，他们的目标是用“空气大数据捍卫中国的蓝天”。简单来说，青空科技是用美国航空航天局(NASA)科学家开发的空气质量数据引擎，基于卫星遥感技术，利用卫星云图以及地面监测数据等免费的资源，进行高精度空气质量监测和污染源解析追踪。

与现有空气监测手段和相关创业公司相比，青空科技的优势在于他们提供的是大数据分析的引擎软件服务，并不需要硬件设备投资，预报可以达到地面1平方公里的高精准度，而且还可以倒推污染源头。

举例来说，用青空科技的大数据分析产品，可以详细获取北京每一个小区的空气质量数据(而不是仅仅限于35个地面监测站)，还可以查清每一次雾霾的具体污染来源，让北京政府可以有针对性地关停污染企业。从去年的试运行分析与实际数据对比来看，青空科技的分析预测误差在10%左右。

他们的数据模型主要来自于两位华人科学家的多年合作成果：美国内布拉斯加州立大学终身教授王俊博士以及美国埃默里大学终身教授刘阳博士。两人都是NASA科研项目成员，在大气化学、卫星遥感以及环境保护方面已经从事多年研究。

青空科技创办于今年年初，共有五位联合创始人，除了两位资深科学家之外，还有国内清洁技术投资的资深人士董事长叶东、拥有高科技投资经验的美国区CEO俞乐和八年环保行从业经验的中国项目负责人白纯珏。

这一项目不仅带有社会环保意义，也具有商业价值前景。据俞乐预计，中国环保大数据市场规模超过了1000亿人民币。需要环保大数据分析服务的用户不仅包括了政府机构，还有医疗保险、生态农业、交通运输、网络地图等诸多行业的商业公司。

此外，空气质量大数据服务在消费者领域也拥有广泛的市场前景。消费者可以精确获知自己健身、旅游、出行目的地的空气质量，为母婴、慢性病以及敏感人群提供针对性出行资讯产品；可以结合智能家居物联网设备进行家庭空气净化。

俞乐向新浪科技介绍，目前他们已经与合肥及沈阳环保局进行了合作，并与中科院、北京科委等政府机构进行了合作接触。商业领域的意向合作方则包括了网络地图、咕咚手环以及虎扑网等公司。

俞乐对青空科技的定义是国内首家拥有核心技术的环保大数据公司。青空科技目前正在进行天使轮融资，计划融资300万-500万美元。主要用于产品开发和模型调试，开发用于中国市场的引擎产品，计划在半年内完成。青空科技目前将关注于服务中国市场，未来还打算向印度及其他亚太国家提供服务，成为全球领先的空气质量数据智能方案提供商。

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Ⅵ 大数据时代是什么意思的

大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

(6)大气大数据扩展阅读：

大数据时代的影响：

1、不是随机样本，而是全体数据：

在大数据时代，人们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前人们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让人们意识到，这其实是一种人为限制）。

2、不是精确性，而是混杂性：

研究数据如此之多，以至于人们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以人们必须尽可能精确地量化人们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱。

拥有了大数据，人们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让人们在宏观层面拥有更好的洞察力;

3、不是因果关系，而是相关关系：

人们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，人们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉人们某件事情为何会发生，但是它会提醒人们这件事情正在发生。

参考资料来源：网络-大数据时代

Ⅶ 大数据如何帮助我们改善大气环境

大数据如何帮助我们改善大气环境
大数据可以把现有的旧能源网络变成更加智能的网络，能够了解个人的能源消耗状况。这无疑将提高效率，降低能源价格并帮助我们减少碳排放量。
智能能源网格
在不久的将来，将有越来越多的家电设备带有传感器。这些传感器能够在能源公司、家庭智能仪表和电器之间进行双向通信。当所有的家用电器都通过传感器连接到互联网时，我们就可以根据需要，对单个设备的能耗进行监测和调整。越来越多的能源机构正在开发智能电表来记录单个家用电器设备的电能消耗情况。而这些信息将返回到能源公司，使得能源公司可以了解和预测能源需求。我们相信，随着研发工作的进一步深入，实时监控和调整能源需求将只是时间问题。
当越来越多的设备具备了传感器之后，产品之间也将能够相互通信交流，甚至是进行跨不同网络的通信。这将帮助能源企业更好地了解和管理整个网络的能源利用率。对于未来的电动汽车来说，这是相当有用且重要的。当消费者回家后将电动汽车的充电和其他家用电器同时开启时，能源电网可能无法应付这一需求的高峰期。因此，越多的电器设备具备了传感器，就越能够与能源网络进行通信和沟通，能源公司也就能够更好的管理其网络内的能量分布。
但是，真正的智能电网距离我们仍然还十分遥远。据以太网之父鲍勃·梅特卡夫表示，智能电网可以提供“大量廉价和清洁的能源”。他创造了一个由互联网影响的智能电网，称为“Enernet”愿景。
这种智能电网也将同时能够防止能量在网络中的损失并防止停电事故的发生。传感器系统可以同步的实时监测电线的状况，每秒钟都能收集多个数据流。这些信息可以更容易地检测到停电事故。当确实发生停电事故时，其可以使得能源公司的响应速度更快、更好。这种传感器还可以检测能量是如何在网络中传输的，以及在何时何地发生了能量损失。这些信息实时传递反馈给能源公司的控制中心，能够帮助他们实时的需求进行调整。
西北太平洋的巴特尔智能电网示范项目就是这样的一个智能电网试点。该试点项目的六万名参与者来自美国的五个州。该项目旨在确定智能电网是否向我们所认为的那样有价值，是否更具经济效益。一个智能电网需要在在硬件和软件方面进行大量的投资。其也将极大地帮助我们收集数据信息：从之前的记录一个仪表一个月之内的读数变为智能电表每15分钟记录一次读数。也就是每天每百万智能电表共计记录9600万次读数。其结果是数据信息增加了3000倍，如果不加以妥善管理，这些数据信息将是相当繁杂的。
改变消费者的行为
如果消费者可以根据实时数据和能源价格管理他们自己的能源消耗，将可能会改变他们的行为。一款智能电表可以基于需求预测建议消费者在稍后某个时刻能源成本降低时使用某款电器设备。这将帮助能源公司更好地管理能源需求。如果某款电器设备（例如加热器）可以基于价格范围和网络的能量需求自行决定在最佳时间开始工作，这无疑将产生更好的效果。
预测需求和价格
与数以百万计的电器相连接的智能电网能够预测能源消费量。监测设备如何使用能源，并提供有价值的数据信息，并进一步分析预测对于能源的需求状况和可能出现的能源短缺。此信息可用于在合适的时间和地点提供适量的能量。其可以帮助平衡不同时间和地点的能源需求高峰。能源分销机构可以提高顾客满意度，并通过减少停电的次数和持续时间遵守相关的合规性。如果能源公司能够找到发生网络故障与相关停电事故之间的联系，那么这就表明他们能够精确确定和识别发生故障的位置，并实时的提供相关的解决方案。
当智能电网平衡了能源需求的高峰之后，网络将变得更可靠。而目前的网络问题在于，不仅仅是没有这么大的网络容量，而且还需要应对高需求的能力。智能电网可以帮助防止极端高峰所导致的断电。
大数据也将有助于优化能源交易，从而更好地预测价格波动。大数据可以基于1000个不同的数据集针对能源市场做出几乎实时的复杂分析。随着能源价格的波动，能够基于这1000个不同的数据源进行价格预测是相当有价值的。对于能源供应和需求的预测，能够帮助能源销售机构获利。通过对市场的充分了解，他们可以保护自己免受能源价格波动的影响。最后，他们将能够提供更便宜的能源，提高客户满意度。
未来的投资和维护
来自网络的大量传感器的数据信息可以提供关于网络质量的附加信息。它可以帮助能源企业确定未来的投资是否是必要的，或是需要进行维护。不必进行定期的网络检查，大数据工具可以用来实时的监控网络设备，只在必要时采取相关的措施。这将为能源企业节省很多不必要的调查，预防费用。同样，这些信息还将有助于了解哪些投资能够帮助能源企业获得最大的投资回报。
例如，Vattenfall公司在风力涡轮机内安装了传感器数据，以预测何时需要进行维护。这将为该公司节省了很多不必要的检查涡轮机时所需要的直升机费用和其他维护费用，以及昂贵的咨询费用。
大数据也可以被用来改善风力涡轮机的安置位置，以便获得最佳的能量输出。在微观和宏观层面，对不断变化的天气进行预测可以帮助企业选择最佳的风力涡轮机安置地点。或者根据地区年度日照情况数据来选择太阳能系统的安置地点。结合结构化和非结构化数据，如潮汐、地理空间、传感器数据、卫星图像、森林砍伐地图和天气模型也可以帮助确定最佳安置地点。
例如，丹麦能源公司维斯塔斯风力系统利用IBM大数据分析解决方案来分析许多不同的数据集，以确定每台风力涡轮机的最佳安置地点。将风轮机安置在错误的地方会导致无法生产出足够的电力，无法判断风能投资的投资回报率，也就增加了电力成本。
大数据应用在能源领域最重要的影响是，其将使得现有的能源网络变得更高效。这将帮助我们减少能源消耗量，并降低消费者的购买价格。智能能源管理可以防止电网超载运行，并防止新的和昂贵的电厂建设需求。较少的电厂能够提供更高效率的能源和更低的价格，影响我们的碳排量。所以，最终，大数据有可能变成比采用可再生能源更可持续的技术，以帮助我们减少碳排量。