大数据前沿技术与应用场景
大数据技术在城市管理中的应用案例
大数据技术在城市管理中的应用案例近年来，随着信息技术的不断发展和城市建设的日趋完善，数据已经成为城市管理与规划的重要依据。
大数据技术的应用使得城市管理的精细化程度得到了大幅提高，进而促进城市治理、经济发展、社会管理等方面的提升，成为人们关注的焦点问题。
本文主要介绍了几个大数据技术在城市管理中的应用案例，以及这些案例背后的技术支持。
一、智能交通交通拥堵难题一直是城市管理的瓶颈之一，而智能交通系统的出现使得这个问题得到了一定的缓解。
智能交通系统基于GIS技术，结合大数据分析，可以实现多种交通信息的采集、分析和展示，为交通管理和市民出行提供准确、及时的数据支持。
以北京市智能交通管理中心为例，该中心集成了大量的数据资源，包括交通流量、路况、气象、车流等信息。
这些信息通过数据挖掘技术，进行实时分析和预测，以确定当前交通状况和未来可能出现的异常情况，并向政府和市民提供交通状况的可视化呈现。
此外，该中心还可以根据交通状况，智能维护红绿灯时序，实现路口交通调度，以及提升城市公共交通服务的智能化和舒适度。
二、智慧城市公共管理数据挖掘技术对城市公共管理的改进也是非常大的。
比如在安防领域，广州市智慧城市公共安全管理平台可以通过集成数据采集设备的数据，实现对城市各个区域安防状况的实时监控和数据分析，有效预防和应对突发事件。
随着5G技术的快速普及，将会进一步加强这种城市监控和预警的实时性和精细化水平。
三、智慧环保环保一直是城市管理的重要任务之一，大数据技术在此领域也有着很好的应用前景。
以北京市为例，智慧环保平台结合各种环保数据，如空气质量、水质、噪音、废气等，通过数据加工和分析，可以实时监测环境污染问题，并提供环境状况的呈现和预测，使环保工作更加精细化和高效化。
四、智慧社区智能化社区是城市管理的又一重要领域，其主要是通过大数据技术为居民提供更加高效、便捷的生活服务。
例如，上海市智慧门禁系统可以在居民家中设立物联网设备，集成居民身份认证、门禁系统、智能家居系统，以及通过物联网设备连接的服务提供商，实现智慧停车、快递收发、远程视频看护等一系列服务。
大数据前沿技术及应用论文
大数据前沿技术及应用论文大数据前沿技术及应用摘要：随着信息技术的不断发展，大数据技术作为一种前沿技术，正在广泛应用于各个领域。
本文将重点探讨大数据的前沿技术和应用，包括大数据的产生与特点、大数据技术的发展趋势、以及大数据在各个领域的应用情况。
希望通过本文的探讨，能够更好地了解大数据技术的发展现状及未来趋势。
一、引言随着信息化时代的到来，数据量呈现爆炸式增长的趋势，这就为大数据技术的发展提供了广阔的空间。
大数据技术作为一种前沿技术，不仅在信息技术领域有着广泛的应用，同时也在医疗、金融、企业管理等领域展现出了巨大的应用前景。
因此，研究大数据前沿技术及应用显得尤为重要。
二、大数据的产生与特点大数据是指一种数据规模非常庞大、处理速度非常快、数据类型非常丰富的数据资源。
大数据的产生主要来源于互联网、社交网络、物联网、移动互联等新兴信息技术的不断发展，这些新兴技术给数据量的产生带来了新的突破。
大数据的特点主要包括四个方面：数据量大、数据处理速度快、数据类型丰富、数据价值高。
这些特点使得传统的数据处理方法已经无法满足大数据处理的需求，因此需要新的数据处理技术来解决这些问题。
三、大数据技术的发展趋势随着大数据技术的不断发展，越来越多的技术被应用于大数据处理之中。
大数据技术的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 数据存储技术的发展：随着数据量的不断增加，传统的硬盘存储已经无法满足大数据的存储需求，因此云存储、分布式存储等新的存储技术成为了大数据存储的主流技术。
2. 数据处理技术的发展：传统的数据处理技术已经无法满足大数据处理的需求，因此诞生了Hadoop、Spark等新的数据处理技术。
3. 数据分析技术的发展：随着数据分析需求的不断增加，大数据分析技术也得到了快速发展，如数据挖掘、机器学习等技术被广泛应用于大数据分析中。
4. 大数据安全技术的发展：随着大数据的应用范围日益扩大，大数据安全问题也日益凸显，因此大数据安全技术成为了大数据技术的一个重要方向。
大数据技术在人工智能智能化中的应用
大数据技术在人工智能智能化中的应用随着科技的不断发展，人工智能逐渐成为各行各业的热门话题。
而在人工智能的发展中，大数据技术的应用起着重要的作用。
本文将探讨大数据技术在人工智能智能化中的应用及其意义。
一、大数据技术在人工智能智能化中的背景在过去的几年里，大数据技术的兴起引发了社会各个领域的变革。
大数据技术通过收集、存储和分析海量数据，为企业和组织提供了宝贵的信息资源。
与此同时，人工智能的快速发展也为数据分析和决策提供了强有力的支持。
二、大数据技术在人工智能智能化中的应用场景1. 人脸识别技术人脸识别技术是大数据技术在人工智能领域中的一大应用场景。
通过大数据分析，人脸识别系统可以学习和辨认不同的人脸特征，从而实现准确的身份验证和识别。
这种技术广泛应用于人脸解锁、人脸支付等场景，大大提高了生活的便利性和安全性。
2. 自然语言处理技术自然语言处理技术是指使计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
在人工智能的发展中，自然语言处理技术起着至关重要的作用。
借助大数据技术，人工智能系统可以学习和分析大量的语言数据，从而实现对自然语言的理解和应用。
这种技术已经广泛应用于智能助理、智能客服等领域。
3. 机器学习技术机器学习是人工智能中的关键技术之一，其核心思想是通过分析和学习数据，使机器能够自主地进行决策和预测。
大数据技术为机器学习提供了海量的数据资源，使其能够更加准确地进行模型训练和优化。
机器学习技术在推荐系统、风险评估等领域中有广泛的应用。
三、大数据技术在人工智能智能化中的意义1. 提升人工智能的智能化程度大数据技术为人工智能提供了强大的支持，使其能够更好地进行数据分析和决策。
通过大数据的应用，人工智能系统可以从海量的数据中提取有效的信息和模式，从而实现更高的智能化水平。
2. 加速人工智能技术的发展借助大数据技术，人工智能的发展速度得到了极大的加快。
大数据的存在使得人工智能系统能够学习和分析更多的数据，不断优化和改进自身的算法和模型，从而推动人工智能技术的不断进步。
计算机科学中的前沿技术与应用
计算机科学中的前沿技术与应用引言计算机科学是如今社会中不可或缺的一部分。
随着技术的不断发展和进步，计算机科学也在迅速演变。
在现代社会中，计算机科学已经渗透到几乎所有行业和领域。
计算机科学的前沿技术与应用正在重塑着我们的生活方式和工作方式。
本文将介绍一些当前计算机科学领域的前沿技术和应用，探讨它们对我们的生活和社会的影响。
人工智能人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学领域中备受关注的前沿技术之一。
它旨在模拟人类的思维和智能，使计算机能够执行复杂的任务。
人工智能可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各个领域。
图像识别图像识别是人工智能领域中的一个重要应用。
它可以通过计算机对图像进行分析和理解，从而识别出图像中的物体、场景等内容。
图像识别在人脸识别、安全监控、医学影像分析等领域具有广泛的应用。
语音识别语音识别是另一个重要的人工智能应用。
它可以将人的语音转化为计算机能够理解和处理的文本或指令。
语音识别在智能助手、语音控制、语音翻译等方面有着广泛的应用。
自然语言处理自然语言处理是人工智能中与人类语言相关的领域。
它研究计算机如何理解、分析和生成自然语言的过程。
自然语言处理可以应用于机器翻译、情感分析、智能客服等方面。
云计算云计算（Cloud Computing）是一种基于互联网的计算方式，它通过将计算资源集中在云端，提供给用户按需使用。
云计算具有灵活、可扩展、高可用等特点，被广泛应用于各个领域。
公有云公有云是云计算中的一种模式，它是由云服务提供商提供的公共计算资源，以共享方式向用户提供服务。
用户可以根据自身需求选择适合的计算资源并按需使用。
私有云私有云是云计算中的另一种模式，它是由单个组织或企业自己搭建和管理的云计算环境。
私有云通常用于安全性要求较高的应用，如银行、政府等。
混合云混合云是公有云和私有云的结合，它允许用户在私有云和公有云之间灵活地部署和管理应用。
混合云可以根据实际需求，选择性地使用公有云和私有云的资源。
数据科学的前沿技术
数据科学的前沿技术数据科学是一门涉及数学、统计学和计算机科学的综合性学科，以数据为基础，采用科学的方法进行数据分析和解释。
数据科学的应用领域广泛，包括金融、医疗、物流、人力资源等多个领域。
随着科学技术的不断进步，数据科学的相关技术也在不断发展。
本文将介绍数据科学的前沿技术。
一、机器学习机器学习（Machine Learning，简称ML）是一种基于数据的算法，主要以计算机程序为学习对象，通过对大量数据进行不断学习和预测，来达到模拟人类思维能力的目的。
机器学习的主要应用包括推荐系统、自然语言处理、图像识别等。
机器学习在现代科技领域中有着广泛的应用，例如智能家居、智能手表、语音助手等。
二、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）指的是将人类语言转化为计算机可以理解的形式，并对计算机进行相关处理。
自然语言处理的任务包括文本分类、情感分析、语言翻译等。
自然语言处理在人工智能领域中具有很大的应用前景。
三、深度学习深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，其主要核心是人工神经网络。
深度学习的主要目标是通过人工神经网络的连接方式来模拟人类大脑的神经元之间的关系。
由于深度学习具有较高的特征提取能力和自适应能力，因此在图像识别、语音识别等领域有广泛的应用。
四、大数据技术大数据技术（Big Data）是指处理大规模数据的技术，其主要方法包括数据存储、数据分析、数据挖掘等。
大数据技术应用广泛，例如电商平台对用户行为的分析、企业对销售数据的分析等。
五、区块链技术区块链技术（Blockchain）是一个去中心化的分布式数据库，其主要特点是链式数据存储和不可篡改性。
区块链技术在金融、医疗等领域有着广泛的应用，例如数字货币、身份验证等。
六、云计算技术云计算技术（Cloud Computing）是一种基于网络的计算方式，其主要供应商是亚马逊、谷歌等云计算服务商。
大数据分析技术的前沿研究
大数据分析技术的前沿研究随着科技的迅速发展，越来越多的数据涌入人们的视野，如何将这些数据变成有价值的信息，成为了一个非常重要的研究方向。
大数据分析技术，作为一种新型的数据挖掘方法，已经在各个领域得到广泛的应用。
本文就大数据分析技术的前沿研究进行探讨。
一、大数据分析技术的发展大数据分析技术起源于20世纪90年代，随着各种传感器、智能设备和互联网的迅速发展，数据的规模和速度呈几何式增长，传统的数据处理、分析和挖掘方法已经无法胜任这种形势下的需求。
大数据分析技术应运而生，其主要依托于分布式存储、并行计算、数据挖掘和机器学习等技术，通过对数据进行收集、处理、分析和挖掘，从中发掘出有价值的信息。
在大数据分析技术的发展过程中，Hadoop等开源大数据框架的出现，大大加快了大数据分析的进程。
同时，云计算、物联网和人工智能等新兴技术的不断涌现，也为大数据分析技术的发展提供了更大的空间和机遇。
二、大数据分析技术的应用场景大数据分析技术的应用场景非常广泛，例如金融、医疗、市场营销、智慧城市等领域。
在金融领域，银行可以通过对用户的交易记录和信用评估数据进行挖掘，得出用户的还款能力和消费习惯等信息，从而更精准地制定营销策略和信贷政策。
在医疗领域，医院可以通过对患者的病历和检查结果进行分析，得出患者的病情和治疗方案等信息，为医生的诊疗决策提供重要依据。
在市场营销领域，企业可以通过对用户的浏览、点击和购买行为进行分析，得出用户的兴趣和消费偏好等信息，为企业制定营销策略提供指导。
在智慧城市领域，政府可以通过对城市的交通、环保、公共安全等数据进行分析，得出城市运转和管理的信息，为政府决策提供基础数据。
三、大数据分析技术的前沿研究大数据分析技术在应用场景中的实践不断推动着其本身的发展。
随着应用场景不断拓展，大数据分析技术的前沿研究也在不断深入。
下面我们列举几个在大数据分析技术的前沿研究方面值得关注的领域。
1、深度学习深度学习是机器学习的一种，它的核心是人工神经网络。
大数据与人工智能在智能制造中的应用与发展趋势
大数据与人工智能在智能制造中的应用与发展趋势智能制造是当今科技发展的热点领域之一，大数据和人工智能作为智能制造的两大核心技术，正发挥着重要作用。
本文将探讨大数据与人工智能在智能制造中的应用，并展望其未来的发展趋势。
一、大数据在智能制造中的应用1. 数据采集与分析在智能制造过程中，各个环节产生的数据成倍增长。
使用大数据技术，可以对这些数据进行采集、存储和分析，从而提取有价值的信息。
例如，通过对生产设备的传感器数据进行实时监测和分析，可以及时发现设备故障，并采取相应措施，提高生产线的稳定性和效率。
2. 智能预测与维修通过对历史数据的分析，结合机器学习和数据挖掘技术，可以实现对设备故障的预测。
通过预测设备故障，可以提前采取维修措施，减少设备停机时间，降低生产成本。
同时，通过对大量设备运行数据的分析，可以不断改进设备设计，提高设备的可靠性和效率。
3. 智能供应链管理大数据技术可以实现对供应链各环节的数据进行实时监测和管理。
通过对供应链数据的分析，可以及时发现供应链中的瓶颈和风险，并采取相应措施，提高供应链的效率和灵活性。
4. 质量控制与优化通过大数据技术，可以实现对产品质量数据的实时监测和分析。
通过分析质量数据，可以发现产品质量问题的根源，并采取相应措施进行改进。
同时，通过对生产过程数据的分析，可以优化生产流程，提高产品质量和生产效率。
二、人工智能在智能制造中的应用1. 机器人技术机器人技术是人工智能在智能制造中的重要应用之一。
通过引入人工智能技术，可以使机器人具备智能识别、学习和决策的能力。
在生产线上，机器人可以根据生产需求进行灵活调度，实现自主作业。
同时，机器人可以通过与大数据系统的联动，实时获取生产数据，从而对自身进行优化和提升。
2. 智能设备与产品人工智能技术还可以应用于设备和产品的智能化。
通过在设备和产品中集成人工智能技术，可以实现设备的自动化控制和产品的自适应功能。
例如，智能传感器可以实时监测设备运行状态，并根据实时数据进行调整。
2024年大数据应用前景
自然语言处理：通过大数据分析 提高语言理解和生成能力
计算机视觉：利用大数据进行图 像识别和分类
推荐系统：基于大数据为用户提 供个性化推荐服务
智能决策：利用大数据辅助企业 进行决策制定和执行
人工智能伦理和隐私保护：关注 大数据应用中的伦理和隐私问题， 确保数据安全和用户权益
区块链技术与大数据的结合应用
数据挖掘和分析算法的创新
深度学习技术的应用：提高数据挖掘的准确性和效率 强化学习的应用：解决数据挖掘中的不确定性问题 图神经网络的应用：处理复杂数据结构和数据关系 联邦学习的应用：保护数据隐私和安全的同时实现数据共享和协作
数据可视化技术的提升
更丰富的可视化形式：增加图 表、图形、地图等可视化元素 的种类和样式
2024年大数据应用前 景
汇报人：XX
目录
大数据应用的发展趋势
01
大数据在各行业的应用前 景
02
大数据技术的前沿和创新
03
大数据应用面临的挑战和 问题
04
未来大数据应用的发展方 向和趋势
05
大数据应用的发 展趋势
数据量的增长
随着互联网、物联 网等技术的发展， 数据量呈指数级增 长
数据来源多样化， 包括社交媒体、电 子商务、移动设备 等
制造业
生产优化：通过大数据分析生产过程，提高生产效率和质量 供应链管理：利用大数据预测市场需求，优化供应链管理 设备维护：通过实时监控设备运行状态，提前发现并解决问题 产品创新：利用大数据分析用户需求，推动产品创新和改进
政府和公共服务领域
政务数据开放：提 高政府透明度，促 进公众参与
智慧城市建设：利 用大数据提高城市 管理效率，改善市 民生活
数据来源：需要确 保数据的真实性和 可靠性
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医疗大数据
谷歌基于每天来自全球的30多亿条搜索指令设 立了一个系统，这个系统在2009年甲流爆发之前就 开始对美国各地区进行“流感预报”，并推出了 “谷歌流感趋势”服务。
订单系统
调用库存接口
库存系统
如果库存系统无法访问，则会 导致处理失败，而影响下单。
订单系统
消息队列
写入
订阅
库存系统
即使下单时库存系统不能正常 使用，也不会影响正常下单。
消息通讯 消息队列一般都内置了高效的通讯机制，可用在纯通讯场景。 融峰缓冲 消息队列最常用的应用场景。在秒杀或团抢场景广泛应用。
用户请求
RG
RR
RR
R B map P P
RR
PB
G
R4
RGGG
PP
R B O P split B P
B B B shuffle P
reduce P 3
G3
PBOR
GG
GG
sort G
B3
BPRO
O P map O O O
GG
O3
BBB
OR
P
OOO
RO
RR
伪实时
实时
T
外部
T
数据
T
Bolt
外部 存储
Spout
Google MapReduce Hadoop开源 HBase开源 Hive
Storm初版 阿里巴巴 RocketMQ
Apache Spark
Storm1.0 Apache RocketMQ
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Hadoop1.0（HDFS、MapReduce） Hadoop2.0（YARN）
发送请求 返回结果
秒杀业务处理
流量瞬间暴涨， 引发服务故障。
用户请求
发送请求 返回结果
消息队列
按需读取 秒杀业务处理 秒杀请求
可以缓冲高压， 灵活处理请求。
分布式索引技术，百亿级数据秒级查询。
优点
缺点
实时性高
支持插 件
水平扩展
易用
事务性 不强
关联查询 效率低
数据计算处理技术
分布式计并行算框架，适合时效性较低场景。 一种通用的计算框架，适合时效性较高场景。 流式计算框架，非常适合需实时计算的场景。
大数据前沿技术与应用场景
1 大数据前沿技术 2 大数据应用场景
大数据的 引擎
软件是大数据的驱动力
软件改变世界
Hadoop 十年
大数据技术的关键 历史进程
Google File System
Google Big Table
MongoDB开源 Spark开源
2000 2003 2004 2006 2008 2009 2010
Farecast票价预测的准确度已经高达75％，使 用Farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每 张机票可节省50美元。
快递监管大 数据
国家邮政安全监管中心汇集了全国所有快递企 业的面单及状态数据。
安监中心通过企业实时上报的数据可以任意时 间查看任意企业的快递总量、当前时间点所有快递 的分布在全国的分布情况。
而此次在马乐案中亮相的深交所的“大数据” 监测系统，更是引起了广泛关注。深交所有几十人 的监控室，设置了200多个指标用于监测估计，一旦 出现股价偏离大盘走势，深交所利用大数据查探异 动背后是哪些人或机构在参与。
金融大数据
阿里“水文模型”是按小微企业类目、级别 等分别统计一个阿里系商户的相关“水文数据” 库。
谷歌在这项服务的产品介绍中写道：搜索流感 相关主题的人数与实际患有流感症状的人数之间存 在着密切的关系。虽然并非每个搜索“流感”的人 都患有流感，但谷歌发现了一些检索词条的组合并 用特定的数学模型对其进行分析后发现，这些分析 结果与传统流感监测系统监测结果的相关性高达 97%。
这也就表示，谷歌公司能做出与疾控部门同样 准确的传染源位置判断，并且在时间上提前了一到 两周。
大数据 + 政治
在筹备过程中，奥巴马背后的数据分析团队一 直在收集、存储和分析选民数据。
在这次的大选中，奥巴马竞选阵营的高级助理 们决定将参考这一团队所得出的数据分析结果来制 定下一步的竞选方案。利用在竞选中可获得的选民 行动、行为、支持偏向方面的大量数据。
比如，在东海岸找到一位对女性群体具备相同 号召力的名人，从而复制“克鲁尼效应”并为奥巴 马筹集竞选资金。
T
T T
T
数据分析技术
数据可视化技术
1 大数据前沿技术 2 大数据应用场景
商品零售大 数据
有一位父亲怒气冲冲地跑到塔吉特卖场，质 问为何将带有婴儿用品优惠券的广告邮件，寄送 给他正在念高中的女儿?
然而后来证实，他的女儿果真怀孕了。这名 女孩搜寻商品的关键词，以及在社交网站所显露 的行为轨迹，使沃尔玛捕捉到了她的怀孕信息。
能源大数据
国际大石油公司一直都非常重视数据管理。如 雪佛龙公司将5万台桌面系统与1800个公司站点连 接，消除炼油、销售与运输“下游系统”中的重复 流程和系统，每年节省5000万美元，过去4年已获 得了净现值约为2亿美元的回报。
准确预测太阳能和风能需要分析大量数据，包 括风速、云层等气象数据。丹麦风轮机制造商维斯 塔斯(Vestas Wind Systems)，通过在世界上最大 的超级计算机上部署IBM大数据解决方案，得以通 过分析包括PB量级气象报告＼潮汐相位、地理空间、 卫星图像等结构化及非结构化的海量数据，优化风 力涡轮机布局，有效提高风力涡轮机的性能，为客 户提供精确和优化的风力涡轮机配置方案不但帮助 客户降低每千瓦时的成本，并且提高了客户投资回 报估计的准确度，同时它将业务用户请求的响应时 间从几星期缩短到几小时。
如过往每到某个时点，该店铺销售会进入旺 季，销售额就会增长，同时每在这个时段，该客 户对外投放的额度就会上升，结合这些水文数据， 系统可以判断出该店铺的融资需求；结合该店铺 以往资金支用数据及同类店铺资金支用数据，可 以判断出该店铺的资金需求额度。
金融交易大数据
量化交易，程序化交易，高频交易是大数据 应用比较多的领域。
响应_1_5_0__ms
注册信息写入数据库 60ms
响应_1_1_0_ms
注册信息写入数据库 60ms
响应__6_5__ms
注册信息写入数据库 60ms
发送注册邮件 50ms
发送注册短信 40ms
发送注册邮件 50ms 发送注册短信 40ms
发送消息队列 5ms
异步读取
发送注册邮件 发送注册短信
应用解耦 解除不同系统或模块之间的耦合。
公安大数据
大数据挖掘技术的底层技术最早是英国军情六 处研发用来追踪恐怖分子的技术。
中国大数据的概念其实源于最早公安部抓法轮 功分子。
大数据筛选犯罪团伙，与锁定的罪犯乘坐同一 班列车，住同一酒店的两个人可能是同伙，过去， 刑侦人员要证明这一点，需要通过把不同线索拼凑 起来排查疑犯。
通过对越来越多数据的挖掘分析，某一片区域 的犯罪率以及犯罪模式都将清晰可见。大数据可以 帮助警方定位最易受到不法分子侵扰的区域，创建 一张犯罪高发地区热点图和时间表。不但有利于警 方精准分配警力，预防打击犯罪，也能帮助市民了 解情况，提高警惕。
文化传媒大数据
与传统电视剧有别，《纸牌屋》是一部根据“大数据”制 作的作品。制作方Netflix是美国最具影响力的影视网站之一， 在美国本土有约2900万的订阅用户。
Netflix成功之处在于其强大的推荐系统Cinematch，该系 统基于用户视频点播的基础数据如评分、播放、快进、时间、 地点、终端等，储存在数据库后通过数据分析，计算出用户可 能喜爱的影片，并为他提供定制化的推荐。
全球2/3的股票交易量是由高频交易所创造的， 参与者总收益每年高达80亿美元。
其中，大数据算法被用来作出交易决定。现 在，大多数股权交易都是通过大数据算法进行， 这些算法越来越多地开始考虑社交媒体网络和新 闻网站的信息来在几秒内做出买入和卖出的决定。
当一个产品可以在多个交易所交易时，会形 成不同的定价，在这当中，谁能够最快地捕捉到 同一个产品在不同交易所之间的显著价差，谁就 能捕捉到瞬间套利机会，技术成为了重要因素。
交通大数据
UPS最新的大数据来源是安装在公司4.6万多辆 卡车上的远程通信传感器，这些传感器能够传回车 速、方向、刹车和动力性能等方面的数据。收集到 的数据流不仅能说明车辆的日常性能，还能帮助公 司重新设计物流路线。
大量的在线地图数据和优化算法，最终能帮助 UPS实时地调配驾驶员的收货和配送路线。该系统为 UPS减少了8500万英里的物流里程，由此节约了840 万加仑的汽油。
安监中心通过定期分析快递从寄件到最终送达 至用户手中各个环节所花费的时间，来优化快递的 配时长，快递的配送速度正在逐步的提升。
还可以通过分析各转运中心的监控视频，查看 是否存在暴力分拣的现象。
Netflix发布的数据显示，用户在Netflix上每天产生3000 多万个行为，比如暂停、回放或者快进，同时，用户每天还会 给出400万个评分，以及300万次搜索请求。Netflix遂决定用这 些数据来制作一部电视剧，投资过亿美元制作出《纸牌屋》。
Netflix发现，其用户中有很多人仍在点播1991年BBC经典 老片《纸牌屋》，这些观众中许多人喜欢大卫·芬奇，观众大 多爱看奥斯卡得主凯文·史派西的电影，由此Netflix邀请大 卫·芬奇为导演，凯文·史派西为主演翻拍了《纸牌屋》这一 政治题材剧。2013年2月《纸牌屋》上线后，用户数增加了300 万，达到2920万。