从目前大数据技术的应用来看，互联网金融咨询、医疗教育、旅游等领域都有很多大数据应用案例。其中，大数据在互联网行业的应用已经较为普遍，不仅体现在产品研发过程中，也体现在公司运营中。大数据技术的应用需要一个完善的环境支撑，其中有三个重要内容。第一，要有数据采集能力，这是互联网行业天然的优势，因为数据采集能力强。第二，要有数据价值能力，这是大数据技术的终极目标之一。目前数据分析是大数据价值的主要方式。第三，要有应用场景，可以看作是大数据应用的出口，往往很大。
大数据在交通方面有哪些应用？
通过基于全量视频的人员车辆物品场景智能分析能力建设，交管部门可以通过对交通数据的分析及挖掘，对交通的参与者路车人进行分析，对拥堵违规等现象进行预警，提供排堵策略及违规追踪，赋能交通相关部门交通经济运行监测政府决策分析突发事件应急指挥，提升交通运行效率，为人们提供交通信息服务。大数据也是建设智慧交通的核心，有了大数据，再加上人工智能技术，相当于给交通安装了先进的智能大脑，使之能够有效消化和吸收所采集到的基础数据信息，做到对交通数据及关联数据的及时筛选深度分析全面共享然后做出实时反应，有效反馈，多维度利用对交通微调精调，提高城市路段通行效率。
大数据在交通方面有哪些应用？主要体现在以下5个方面1大幅提升用户出行体验出行途中实时查询交通信息，第一时间知晓交通事故道路维修交通管制等情况进而绕行，进而提升出行体验。2提高日常交通疏导效率基于互联网地图，交通信息无须通过大屏幕就可传达给司机。例如，交通部门可在云端疏导，司机则通过车载导航或手机地图收到语音指令，这样可避免让交警处于复杂恶劣的交通环境中。
再比如有地方发生交通事故，可通过地图的个性化导航绕行。借助于互联网地图，交通部门信息将更有效地传达给市民，实现云端调度，提升道路资源的使用效率，降低城市拥堵程度。3辅助宏观交通规划决策相当一部分交通问题，例如长期拥堵事故高发，均可归结到交通规划不合理，包括城市规划道路规划方向规划交通灯设置道路转向设置等等。
如果有了基于海量大数据的分析结果，就可更有效地进行交通规划决策，进而提升整体效率，尤其是公共交通规划，公交路线地铁班线出租车配额，诸多公共交通资源配置决策均可基于大数据进行。4为共享出行提供基础支持共享出行已深刻改变了市民的出行，专车是增加还是减少城市拥堵？专车如何派单和行走才能避免拥堵？通过地图大数据分析都会有答案。
大数据在科研上的应用有哪些？
大数据可以对科研有以下帮助 大型强子对撞机实验代表约 1.5 亿个传感器每秒提供 4000 万次数据。每秒有近 6 亿次碰撞。经过筛选并避免记录超过 99.99995% 的这些数据流后，每秒有 100 个目标的冲突。因此，仅使用小于 0.001 的传感器数据流，来自所有四个 LHC 实验的数据流在复制之前的年度速率为 25 PB截至 2012 年。
复制后这将变成近 200 PB。如果所有传感器数据都记录在 LHC 中，那么数据流将非常难以处理。在复制之前，数据流量每年将超过 1.5 亿 PB，或者将近 500 EBabytestes。以数字来看，这相当于每天500 个字节51020字节，几乎是世界上所有其他来源的 200 倍。 Square Kilometer Array 是由数千个天线构成的射电望远镜。
预计到2024年将投入使用。总的来说，这些天线预计将收集 14 EB 字节，并且每天存储 1 PB 字节，这被认为是有史以来最雄心勃勃的科学计划之一。 当斯隆数字巡天SDSS在 2000 年开始收集天文数据时，它在头几周收集的数据比以前天文学历史上收集的数据要多。 SDSS 以每晚 200GB 的速度继续运行，累积了超过 140TB 的信息。
当SDSS的继任者大型综合巡天望远镜于2020年上线时，其设计者预计它将每五天获取这么多数据。原本需要10年处理的人类基因组解码，现在不到一天就可以完成。十年来，DNA测序仪降低了1万个测序成本，比根据摩尔定律预测的成本降低便宜100倍。
