世界正變得越來越數字化，大數據處理正在以這種或那種方式影響著每個人的生活。

　　我們在日常生活中所做的一切都會留下數字痕跡(或者數據)，也就是大數據，我們可以利用和分析這些數據處理來讓我們的生活更加美好。

　　下面讓我們看看大數據應用的真實例子：

　　在醫院，兒科部會記錄早產兒和患病嬰兒的每一次心跳，然后將這些數據與歷史數據相結合來識別模式?；谶@些分析，系統可以在嬰兒表現出任何明顯的癥狀之前就檢測到感染，這使得醫生可以早期干預和治療。

　　來自Nike & Fitbit的健身腕帶可以收集有關我們走路或者慢跑的數據，例如我們走了多少步，每天燃燒了多少卡路里，我們的睡眠模式或者其他數據，然后結合這些數據與健康記錄來改善我們的健康狀況。

　　在學校和大學，流媒體視頻課程和數據分析可以幫助教師跟蹤學生的學習情況，根據他們的能力水平定制教學內容，以及預測學生的執行情況。

　　SmartThings公司可以幫助你在家里安裝動力、濕度和其他傳感器，讓你了解家里正在發生的事情，同時通過iPhone上的應用程序來控制家里的所有設備。

　　當我們每天在公路上開車時，我們的智能手機會發送我們的位置信息以及速度，然后結合實時交通信息為我們提供最佳路線，從而避免堵車。結合位置應用程序AroundMe，還可以為你提供附近的餐館、銀行、加油站等信息。

　　當我們去購物時，我們的數據會結合歷史購買記錄和社交媒體數據來為我們提供優惠券、折扣和個性化優惠。

　　最后，EarlySense等公司正在開發健康和水平監測傳感器，位于床墊下面，自動監測和記錄心臟速率、呼吸速率、運動和睡眠活動。該傳感器收集的數據以無線方式被發送到智能手機和平板電腦，進行進一步分析。

　　大數據的其他一些創造性的用途是：

　　WNYC開發的Transit Time NYC讓紐約人可以點擊紐約市的五個區域來獲取地鐵或火車的時間。他們從開源行程平臺OpentripPlanner獲取數據，并將這些數據域公開下載的地鐵時間表結合來創造400萬虛擬旅程。

　　美國公共衛生協會開發的FluNearYou調查了用戶的癥狀感覺，并存儲和分析龐大的數據量，然后生成報告顯示用戶所在地區的流感活動。

　　針對建設、改造和翻新住宅的“一站式商店”Buildzoom擁有約250萬承包商、5萬以上客戶意見信息，來幫助50萬用戶帶來更多客觀性和透明度的決策意見。

　　美國聯邦調查局正在結合來自社交媒體、閉路電視攝像機、電話和文本的信息來追蹤犯罪和未來恐怖襲擊活動。

　　奧巴馬在2012年總統競選中使用大數據分析來收集選民的數據，再加上一流的分析引擎，讓他可以專注于最有可能投他的選民。

　　谷歌的自動駕駛汽車分析來自傳感器和攝像頭的實時數據以在道路上安全駕駛。

　　智能電視和機頂盒能夠追蹤你正在看的內容，看了多長時間，甚至能夠識別多少人坐在電視機前，來確定這個頻道的流行度。

　　在希臘，政府正在使用Google Earth來看看誰能夠在后院有游泳池，然后核對其納稅記錄

　　最終，我們都將從大數據分析中獲益。如果我們的銀行能更好地了解風險，我們的經濟將更加強大。如果政府能夠降低其欺詐開支，我們的稅收也會降低。如果疾病能夠更早治療，我們將會更加健康。