一、大数据应用案例之社交网络

数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图，其中就包括hadoop战略部署。

五年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。而现在，其俨然成为一个工程强国。LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。不像Voldemort，这是继亚马逊Dynamo数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性，该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。

二、大数据应用案例之医疗行业

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。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。Express Scripts就是这么一家处方药管理服务公司，目前它正在通过一些复杂模型来检测虚假药品，这些模型还能及时提醒人们何时应该停止用药。Express Scripts能够解决该问题的原因在于所有有关数据。因为它每年管理着1.4亿处方，覆盖了一亿美国人和65,000家药店，虽然该公司是能够识别潜在问题的信号模式，但它也使用数据来尝试解决某些情况下之前曾经发现的问题。同时，Express Scripts还着眼于一些事情，如他们所开处方的药物种类，甚至有人在网上谈论医生。如果一个医生的行为被标记为红色的旗帜，那么他在网络上是个好人的形象，更是你所需要的医生。

三、大数据应用案例之保险行业

保险行业并非技术创新的指示灯，然而MetLife保险公司已经投资3亿美金建立一个新式系统， 其中的第一款产品是一个基于MongoDB的应用程序，它将所有客户信息放在同一个地方。

MongoDB汇聚了来自70多个遗留系统的数据，并将它合并成一个单一的记录。它运行在两个数据中心的6个服务器上，目前存储了24TB的数据。这包括MetLife的全部美国客户，尽管它的目标是扩大它的国际客户和多种语言，同时也可能创建一个面向客户的版本。它的更新几乎是实时的，当新客户的数据输入时，就好像Facebook墙一样。大多数疾病可以通过药物来达到治疗效果，但如何让医生和病人能够专注参加一两个可以真正改善病人健康状况的干预项目却极具挑战。安泰保险目前正尝试通过大数据达到此目的。安泰保险为了帮助改善代谢综合症患者的预测，从千名患者中选择102个完成实验。在一个独立的实验室工作内，通过患者的一系列代谢综合症的检测试验结果，在连续三年内，扫描600,000个化验结果和18万索赔事件。将最后的结果组成一个高度个性化的治疗方案，以评估患者的危险因素和重点治疗方案。这样，医生可以通过食用他汀类药物及减重5磅等建议而减少未来10年内50%的发病率。或者通过你目前体内高于20%的含糖量，而建议你降低体内甘油三酯总量。

四、大数据应用案例之职业篮球赛

专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，可否找到两三个制胜法宝，或者至少能保证球队获得高分? Krossover公司正致力于此。

在每场比赛过后，教练只需要上传比赛视频。接下来，来自Krossover团队的大学生将会对其分解。等到第二天教练再看昨晚的比赛时，他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频，毫不夸张地分析所有的可量化的数据。

五、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。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

六、大数据应用案例之社会生活

印度有一档非常受欢迎的电视节目Satyamev jayate，该节目整理并分析社会民众关于争议话题的各种意见，包括女性堕胎、种姓歧视和虐待儿童等社会热点问题，并使用这些数据来推进政治改革。

虽然目前只播放了13集，但是来自各方的反馈数据不容小觑。

来自印度电视和世界各地的YouTube上的400万观众;

超过1.2亿人在其网站、Facebook，Twitter，YouTube和移动设备上已连接Satyamev jayate;

-超过800万的人通过Facebook，网络注释，文本消息及电话热线等方式发送14万个回应，每周有超过10万个新观众进行回应。

七、大数据应用案例之公路交通

在洛杉矶开过车的人一定都经历过那里噩梦般的交通拥堵情况。目前政府在I-10和I-110州际公路上建立了一条了收费的快速通道。政府可通过大数据引导驾驶人员在该通道上的行驶情况，保证交通畅通。施乐就是参与此次项目的公司，它的抗拥塞项目，包括用ExpressLanes、动态定价，上升的需求等等以维持某种秩序的想法。施乐公司的首席技术执行官Natesh Manikoth表示，如果司机支付给驾驶热车道(高占用收费系统)，他必须保证车速每小时45英里左右。如果交通开始拥堵，私家汽车的支付价格将上升，以减少他们进入，而将车道用于高占用率的车辆，例如公共汽车和大巴车。

施乐还有另一个项目在洛杉矶称为ExpressPark， 目标是让人们知道他们何时即将离开房子，在哪能找到停车场和花费金额。不仅要确保定价，同时更要确保数据实时到达用户手中。例如，应当提前40分钟告知用户停车位置。