环保大数据在对抗PM5中的应用 美国国家海洋暨大气总署（NOAA）早已开始使用大数据技术。每天，NOAA通过卫星、船只、飞机、浮标和传感器等收集超过35亿份观测数据。
交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。
在美国，大数据已被应用于各行各业，不过在欧洲和亚洲，对于这项技术的需求量相对还是较低。在过去的五年中，各企业使用大数据的次数增加了三倍，这一增长趋势仍将持续。Statista预测，到2027年，全球大数据市场将达到1030亿美元，是2020年的两倍。
大数据应用案例之：能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。
了解和定位客户 这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。
汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。
美国国家海洋暨大气总署（NOAA）早已开始使用大数据技术。每天，NOAA通过卫星、船只、飞机、浮标和传感器等收集超过35亿份观测数据。这些数据汇总后，NOAA会综合大气数据、海洋数据和地质数据，进行实时测定，并绘制出高保真的预测模型，为美国国家气象局（NWS）提供气象预报的参考数据。
大数据的三个V特性 - 体量（Volume）：组织从各种来源收集数据，包括业务交易、社交媒体以及来自传感器或机器到机器的数据。在过去，存储这些数据是一个问题，但新技术（如Hadoop）的出现减轻了这一负担。- 速度（Velocity）：数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。
例如，社交媒体平台每天会收集和存储大量的用户信息、行为数据以及评论等等，这些数据可用于广告投放、产品设计、人群分析等方面，这就是大数据利用的范畴。大数据分析技术在经济、医疗、教育等多个领域均有广泛应用。例如，航空公司可以利用大数据来优化差旅购票体验、提高正常航班的准确性和安全性。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据 所谓4V，具体指如下4点：1．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。
能源行业的大数据应用案例 智能电网在欧洲已实现终端应用，如德国的太阳能电力系统，通过收集数据预测电网需求，降低采购成本。维斯塔斯风能系统利用大数据分析确定最佳涡轮发电机位置，优化风能产出。
在日常生活中，我们可以看到许多成功的大数据应用案例，展示了大数据如何应用于不同领域的常见的例子包括：零售业、金融业、健康医疗、城市规划、社交媒体与营销、物流与运输。
在日常生活中，我们可以看到很多大数据的成功应用案例。以下是其中一些常见的案例：电商平台推荐系统：电商平台通过收集用户的浏览、购买历史、搜索记录等大量数据，利用机器学习和数据分析算法，为用户提供个性化的商品推荐。
大数据应用案例有很多，以下是一些典型的案例：医疗大数据：梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。金融大数据：Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。
企业大数据实战案例 家电行业 以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。
大数据应用案例之：医疗行业 1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。
泛能源大数据类作品如下： 传统数据源采集：这类数据通常来自企业内部的数据库、日志、文件、表格等，以及外部的传统数据源，比如公共数据库、政府报告、统计数据等。这些数据通常是结构化数据，易于存储和处理。
能源市场分析、能源消费行为研究、能源安全与风险管理等。能源市场分析：通过大数据分析能源市场的供需情况、价格波动、竞争格局等，为能源企业和投资者提供市场洞察和决策支持。能源消费行为研究：通过大数据分析能源消费者的行为模式、偏好和需求变化，为能源企业提供市场定位和产品优化的参考。
具体来说，大数据技术的就业岗位主要包括以下几类：数据工程师：负责数据的采集、清洗、存储、处理和分析等工作。数据分析师：负责对数据进行统计分析、挖掘和可视化，提供商业洞见和决策支持。大数据架构师：负责设计和构建大数据系统架构，包括数据流程、数据仓库、数据管理、数据保护等。
银行业：银行使用大数据来安全地保存大量的财务信息。网上购物：零售商从客户开始购物的那一刻起就利用大数据，定向广告投递包裹。生命监测：佩戴健康手表等设备可以监控日常活动和睡眠。能源消耗：大数据与智能物联网设备相结合，使智能电表可以调节能耗，从而实现有效的能源利用。