2003年至2008年间，谷歌运用自己的查找数据，推出“谷歌流感趋势”（GFT）体系。2009年，美国H1N1流感病毒疫情迸发，奇特的GFT成功猜测了疫情在全美范围内的传达，与美国CDC的官方数据比较，准确率高达97%。
但从2011年起，GFT开端“翻车”，它会高估流感盛行趋势，原因议论纷纷。有剖析以为，查找引擎的主动联想功用可能是形成趋势被高估的原因，如下同所示，在谷歌输入“嗓子”，会主动联想“嗓子痛”等相关查找。
尽管如此，提起大数据技能的运用，GFT仍然是人们津津有味的奇特事例。那么大数据这些年都阅历了哪些开展？还有哪些神运用？
一般来说，大数据泛指巨量的数据集。当今社会，互联网和物联网，尤其是移动互联网的开展，显着加速了信息化向社会、经济等各方面以及群众日子的浸透，推进了大数据年代的到来。
近年来，人们能显着地感遭到大数据来势迅猛。据有关材料显现，1998年，全球网民均匀每月运用流量是1MB，2003年是100MB，而2014年是10GB；全网流量累计到达1EB（即10亿GB）的时刻在2001年是一年，在2004年是一个月，而在2013年仅需求一天，即一天发生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。
事实上，我国网民数居国际首位，发生的数据量也坐落国际前列，这其间包含淘宝网每天超数千万次的买卖所发生的超50TB的数据，百度查找每天生成的几十PB数据，城市里大大小小的摄像头每月发生的几十PB数据，乃至包含医院里CT印象抑或门诊所记载的信息。
总归，大到校园、医院、银行、企业的体系职业信息，小到个人的一次百度查找、一次地铁刷卡，大数据存在于各行各业，连接着群众日子的各个旮旯。
大数据因本身可发掘的高价值而遭到注重。在国家宽带化战略施行、云核算服务起步、物联网广泛运用和移动互联网兴起的一起，数据处理才能也在迅速开展，数据堆集到必定程度，会显现出开发的价值。
一起，社会节奏的加速，要求快速反应和精密办理，急需凭借数据剖析和科学决议计划，这样，咱们便需求对上面所说的形形的海量数据进行开发。也便是说，大数据的年代来了。
有学者称，大数据将引发日子、工作和思想的革新；《华尔街日报》也将大数据称为引领未来昌盛的三大技能革新之一；麦肯锡公司的陈述指出，数据是一种出产材料，大数据将是下一个立异、竞赛、出产力进步的前沿；国际经济论坛的陈述以为大数据是新财富，价值堪比石油；等等。
大数据是相关于一般数据而言的，现在对大数据尚缺少威望的严厉界说，但较一般的解说是“难以用惯例的软件东西在容许的时刻内对其内容进行抓取、办理和处理的数据调集”。一般用4V来概括大数据的特征：
大数据之“大”，体现在数据的存储和核算均需求消耗海量规划的资源上。规划大是大数据最重要的标志之一，事实上，数据只需有满足的规划就能够称为大数据。数据的规划越大，一般对数据发掘所得到的事物演化规则越可信，数据的剖析成果也越具有代表性。
例如，美国宇航局搜集和处理的气候调查、模仿数据到达32PB；而FICO的信用卡诈骗检测体系要监测全国际超越18亿个活泼信用卡账户。
不过，现在也有学者以为，社会对大数据的注重，应更多地被引导到对数据资源的取得与运用上来，由于关于某些中小型数据的发掘也有价值，现在报导的一些大数据发掘的运用软弱，不少也只是TB级的规划。
大数据的另一特点是数据增加速度快，急需及时处理。例如，大型强子对撞机试验设备中包含15亿个传感器，均匀每秒搜集超越4亿的试验数据；同样在一秒内，有超越3万次用户查询被提交到谷歌，3万条微博被用户编撰。
而人们对数据处理速度的要求也日益严厉，力求跟上社会的节奏，有报导称，美国中央情报局就要求运用大数据将剖析、搜集数据的时刻由63天缩短为27分钟。
在大数据布景下，数据在来历和方法上的多样性更加杰出。除以结构化方法存在的文本数据之外，网络上也存在许多的方位、图片、音频、视频等非结构化信息。
其间，视频等非结构化数据占有很大份额，稀有据标明，2016年，悉数互联网流量中，视频数据到达55%，那么，有理由信任，大数据中90%都将对错结构化数据。
并且，大数据不只仅在方法上表现出多元化，其信息来历也表现出多样性：大致可分为网络数据、企事业单位数据、政府数据、媒体数据等。
大数据价值总量大，但价值稀少，即常识密度低。大数据以其高价值招引了全国际的注重，据全球闻名咨询公司麦肯锡陈述：
假如能够有用地运用大数据来进步功率和质量，估计美国医疗职业每年经过数据取得的潜在价值可超越3000亿美元，能够使得美国医疗卫生开销下降8%。
但是，大数据的常识密度十分低，IBM副总裁CTO Dietrich表明：
能够运用Twitter数据取得用户某个产品的点评，但是往往上百万记载中只需很小的一部分真实谈论这款产品。
并且，尽管数据规划与数据发掘得到的价值之间有相关性，但是两者难以用线性联系表达。这取决于数据的价值密度，同一事情的不同数据集即使有相同的规划（例如对同一调查目标搜集的长时刻稀少数据和短时刻密布数据），其价值也能够相差许多，由于数据集“含金量”不同，大数据中大都数据是重复的，疏忽其间一些数据并不影响对其剖析的成果。
大数据之所以难处理不只在于规划大，更大的应战是其随时刻改变快和类型的多样性，随时刻和类型的改变增加了大数据的复杂性，一起也丰厚了大数据的内在。
对大数据只是冠以“大”这个形容词是不全面的，只不过在大数据4V中，规划相关于改变和类型这两个特征量来说简单定量，并且即使是单一类型的数据集，只需具有满足的规划也能称得上是大数据。
当然，数据的规划越大，一般对数据发掘所得到的事物演化规则越可信，数据剖析的成果也越有代表性。因而对大数据杰出规划大这一特征是能够了解的。
数据剖析发掘需求有满足规划的数据，但条件是这些数据要有必定的时刻或空间跨度，即要具有普遍性。例如，每分钟将一个人的身体数据记载下来以了解其身体状况是有用的，假如将频率改为每秒钟，数据规划有所增加，但其价值并无进步。
显着，数据样本密度与被调查目标有关，如风力发电机的许多传感器每毫秒就要检测一次，以查看叶片等的磨损程度。
有自媒体数据（比方交际网络），有日志数据（比方用户在查找引擎上留下大数据），还有流量最大的富媒体数据（比方视频、音频）等。
例如，淘宝网每天的数据量就超越50TB；新浪微博晚顶峰时每秒钟要承受100万次以上的恳求；美国YouTube网站每分钟就有72小时的视频被下载。
一家医院一年能承受包含医疗印象、患者信息在内的500TB数据；我国联通每秒钟记载用户上网条数近百万，一个月的数据量大概是300TB；国家电网信息中心现在累计搜集了2PB的数据。
就监控而言，许多城市的交通摄像头多达几十万个，一个月的数据就到达数十个PB，别的，根本上一切的超市都覆盖了摄像头，这些都能够是大数据的根本来历并可被发掘运用；在北京，每天公交一卡通的刷卡记载有4000万条，而每天地铁刷卡的记载也有1000万条，这些数据能够用来改进北京的交通状况，优化交通道路. 国家大型共用设备和科研设备等发生的数据
例如，波音787每飞一个来回可发生TB级的数据，美国每个月搜集360万次飞翔记载；风力发电机装有丈量风速、螺距、油温等的多种传感器，每隔几毫秒就要丈量一次，这些数据用于检测叶片、变速箱、变频器等的磨损程度；一个具有风机的风场一年会发生2PB的数据，这些数据用于防备和保护，可使风机寿数延伸3年，极大下降了风机的本钱。
毋庸置疑，大数据将带动工业和商场，包含服务器、存储器、联网设备、软件与服务等，但是硬件、软件和服务只是是狭义上的大数据工业：经过大数据发掘，大数据被运用到各行各业，可有用进步出产效益、支撑节能降耗、促进经济开展，因而广义上的大数据工业的产量更多地体现在工业、农业、交通运送、修建制作等职业。
事实上，大数据剖析在社会办理和民生服务上的效益更为显着，这远不是GDP能够衡量的。也便是说，大数据的社会效益大于经济效益，大数据遭到广泛注重也是因其溢出效应显着。
大数据核算是联系国民经济开展与国家安全的严重需求，是把握信息工业的制高点。在大数据中，咱们能够取得比其他方法更及时、更精准的计算特征，继而树立相应的数据模型，辅佐方针拟定者更有用地拟定决议计划、调查反应、优化调整。
总的来说，在各行各业研讨大数据都有特殊的含义，大数据能够辅佐社会办理、推进科学开展、进步企业效益、改进人民日子，以下是大数据在各个范畴的一些详细作用和运用实例。
淘宝网依据网上成交额比较高的390个类意图产品价格来得出CPI，比国家计算局发布的CPI更早地猜测到经济状况。国家计算局计算的CPI首要依据刚性物品得出，如食物，群众都要买，不同不大。但是淘宝网是运用化妆品、电子产品等购买量受经济影响较显着的产品进行猜测，因而淘宝网的CPI更能反映经济走势。
美国印第安纳大学运用谷歌公司供给的心境剖析东西，从近千万条短信和网民留言中概括出6种心境，然后猜测道琼斯工业指数，准确率高达87%。
华尔街对冲基金依据购物网站的顾客谈论，剖析企业的出售状况；一些企业运用大数据剖析完成对收购和合理库存的办理，经过剖析网上数据了解客户需求，把握商场意向；美国通用电气公司经过对所发生的2万台喷气引擎的数据剖析，开发的算法能够提早一个月猜测需求，准确率达70%。
硅谷的气候公司运用30年的气候改变和60年的农作物收成改变、14TB的土壤历史数据、250万个地址的气候猜测数据和1500亿例土壤调查数据，生成10万亿个模仿气候据点，能够猜测下一年的农产品产量以及气候、作物、病虫害和灾祸、肥料、收成、商场价格等的改变。
商家得到顾客在网上的消费记载后，就能够留心其上网踪影和消费行为，并当令弹出本公司产品的广告，这样就很简单到达买卖，终究的成果是顾客、商家，乃至相关网站都有收益。
再比方，沃尔玛将每月4500万条网络购物数据与交际网络上产品的群众评分结合，开宣布“北极星”查找引擎，以便利顾客购物，在线. 在金融范畴
阿里公司依据淘宝网上中小型公司的买卖状况，筛选出财政健康、诚信优秀的企业，为其免担保供给借款达上千亿元，坏账率仅有0.3%，相较于需求担保的商业银行，坏账率要低许多；华尔街德温特资本商场公司经过剖析3.4亿条留言判别民众心境，以决议公司股票的买入和卖出，然后取得了较好的收益。
一方面，相关部分能够依据查找引擎上民众对相关关键词的查找数据树立数学模型进行剖析，得出相应的猜测进行防备。例如，2009年，谷歌公司在甲型H1N1迸发前几周，就猜测出流感方法，与随后的官方数据相关性高达97%；而百度公司得出的我国艾滋病感染人群的散布状况，与后期卫生部发布的成果根本共同。
另一方面，医师能够凭借交际网络渠道与患者就治疗作用和医疗经历进行沟通，能够取得在医院得不到的临床作用数据。除此之外，依据对人体基因的大数据剖析，能够完成对症下药的个性化治疗，进步医疗质量。
如在交通运送中，物流公司能够依据GPS上许多的数据剖析优化运送道路，以节省燃料和时刻，进步功率；相关部分也会经过对公车上手机用户的方位数据剖析，为市民供给交通实时状况。
大数据还能够改进机器翻译服务，谷歌翻译器便是运用现已索引过的海量材料库，从互联网上找出各种文章及对应译著，找出言语数据之间的语法和文字对应的规则来到达意图的。
大数据在影视、军事、社会治安、政治范畴的运用也都有着很显着的作用。总归，大数据的用处是无处不在的。
