大数据本身并不是一个新的概念。特别是仅仅从数据量的角度来看的话，大数据在过去就已经存在了。例如，波音喷气发动机每30分钟就会产生10TB的运行信息数据，这样计算的话，安装了4台发动机的大型客机，每次飞越大西洋就会产生640TB的数据。世界各地每天有超过2.5万架的飞机在工作，可见其数据量是何等庞大。生物技术领域中的基因组分析，以及以NASA为中心的太空开发领域，从很早就开始使用十分昂贵的高端超级计算机来对庞大的数据进行分析和处理了。
现在和过去的区别之一，就是大数据已经不仅产生于特定领域中，而产生并应用于我们每天的日常生活中。
大数据与影视：《纸牌屋》爆红全球
美国Netflix公司运用大数据分析投拍的电视剧《纸牌屋》在40多个国家和地区大获成功，被网友们称为美国白宫版的《甄嬛传》。这部标准的政治剧最特别的地方就在于，该剧的导演和男主角都是被“算”出来的。Netfilx经过大数据的计算，对用户习惯进行分析后，得出结论：喜欢观看1990年BBC版本《纸牌屋》的观众，同样是著名导演大卫·芬奇的拥趸；同时，他们还是奥斯卡影帝凯文·史派西的忠诚影迷。于是他们将这3个要素整合到一起投拍了新版《纸牌屋》，该剧无论是剧情设置还是选择演员、导演阵容，都以用户在网站上的行为和使用数据做支撑，从而受到观众热捧。大数据就这样注入了电视剧行业。
制作该电视剧的Netfilx是大数据运用在电视剧上首个突出的成功典型。Netflix 收集每天网上产生的3000多万个用户行为，包括每个用户观看视频时会在哪里暂停、回放、快进，以及评论和搜索请求，将其记录下来并进行分析。 Netflix或许并不能准确知道单个观众点击暂停按钮的个人原因，但是如果足够多的人在整段视频中的同一个地方做了相同的举动，那么数据就开始显露出意义了。结果，Netflix比观众还要清楚自己的观影喜好，他们根据大部分观众的喜好来调整剧情、主演等内容环节，最终根据官方公布的数据，四分之三的订阅者都会接受Netflix的观影推荐。
这就是《纸牌屋》走红的秘籍。他正在撬动影视圈由明星名导决定收视率的基础。由于拍什么、谁来拍、谁来演，由数千万观众的收视统计决定，《纸牌屋》被誉为电视剧行业通过互联网挖掘用户行为数据并对其进行分析预测的第一次战略运用，这似乎给电视剧、视频网站从业者带来了一种新思路。他的迅速蹿红，让国内影视业更清晰地看到大数据的力量。
大数据与社交：微信朋友圈的广告你收到了吗
目前，微信已有11.2亿注册用户，朋友圈中每天信息量达30亿。截至二季度，微信月活跃用户为4.38亿。圈着11亿用户，并且拥有超过4亿的“忠实粉丝”，腾讯凭借微信启动大数据市场几乎是势在必行。
年初鹅厂在微信朋友圈启动Feed流广告，正是基于性别、年龄、爱好、地理位置等一些用户标签进行精准匹配的一种大数据广告类型。基于对用户数据的分析和用户身份的判断，在首次推送的三条广告中，科技新贵和高富帅朋友圈收到的广告是BMW，都市白领收到的广告vivo智能手机，青年朋友们收到的是可口可乐。所有参与首次广告推送的用户都是被微信广告引擎精心选拔出来的“第一批高质种子用户”，特征是“朋友圈活跃度强”、“经常参与广告互动”。
从已经公布的数据和信息来看，微信公众号广告拥有图文、图片、文字链、关注卡片、下载卡片等多种形态。目前拥有7000多个流量主，覆盖超过4亿活跃用户，整体流量已经超过4亿，广告的平均点击率为2%。这一广告服务采取CPM的方式售卖，将为腾讯公司带来巨大收益。
大数据与厨房：IBM的计算机大厨为你烹饪美食
国际商业机器公司（IBM）的一群研究人员开发出了一套软件，能够利用数学、化学和海量数据，炮制出前所未有而又不同寻常的食谱。IBM团队的过人之处在于他们找到了量化一份食谱创造性的办法，并且能把所有不同的部分结合在一起。
启动程序时，用户首先会被要求选定一种关键食材，以及你想要浏览哪个地区的菜系，然后决定你感兴趣的餐食类型，研究者们利用自然语言处理算法扫描并分析几百万份不同食谱的文本。利用这些数据，他们将成文的食谱转化为关系网，包括不同食材的用量和将这些食材做成食物的过程；他们扫描维基百科，了解在各个地区菜系中通常会用到哪些食材；他们考察了调味品的说明书，了解不同调味品中含有哪些分子，并获取了这些分子的化学结构方面的信息；他们还收录了人们对70种不同化学成分的“好感度”评分。最终，研究者们积累了巨量计算机可读的知识体系，其中包括人类的口味偏好、地区食谱和这些食谱化学构成方面的信息。程序就这样做好了掌勺的准备。
软件从某种菜系的传统食谱开始，产生出几百万条符合用户要求的新食谱，并根据食物搭配律（the Food Pairing Principle）的经验法则生成新食谱。最终，软件产生了一系列食谱，并以三个标准排序：新奇程度、气味怡人度和口味搭配。
“我一直用这套系统生成的食谱做饭。”领导IBM团队开发这种新型食谱生成引擎的拉夫·瓦什内（Lav Varshney）说。大数据正在对烹饪餐饮领域发起巨大冲击，也许在不久的将来，客人到餐厅吃饭不需要点餐，餐厅就能为客人送上他所喜爱的食物。
大数据与股市：选股神器“百度股市通”诞生
大数据是眼下互联网金融行业最为乐道的话题，其中大数据风控所引发的讨论最为广泛。我们在新闻中看到听说过热衷于荐股而备受推崇的“民间股神”、荐股机构、选股软件，相关的骗局屡有曝光，却也屡禁不绝。即便是专业的券商分析师的研究报告，也存在种种行业内的潜规则：无资质的新手研究员报告挂名有资质的分析师……
这些事件的出现，根本原因还是在于普通股民无法像机构投资者那样，获得全面而有效的信息。可以说，信息不对称是普通股民首要的基础需求。此外，信息筛选搜集，股票分析、资金及机构数据研究等也颇为专业。如何满足这样的需求也自然成为互联网证券行业的“痛点”。
依靠大数据和处理大数据的人工智能技术优势形成的“智能选股”正是百度股市通针对信息不对称给出的解决方案。百度股市通聚合了百度每天数亿量级的政经类搜索数据和数百万新闻资讯信息作为其大数据分析的基础，并建立中国股市的“知识图谱”，建立数据、信息与股票的关系，乃至股票与股票之间的关系，从而即时通过信息的数据变化来分析相关股票的可能走势。
这样的技术背后，有百度海量的用户行为数据和全网政经、产业等新闻资讯信息做基础，又有规模化处理数据的实力。其本身还可以通过机器学习来更新迭代。百度等互联网巨头的参与，使得互联网证券服务竞争全面加速。首先这使得用户体验得到升级，股票APP的更迭速度明显加快，且用户话语权增加，以往券商的“我提供，你使用”，开始进入到“你需要，我提供”的阶段；其次，“智能选股”将成为信息服务的主流，而百度等拥有大数据资源、技术的互联网公司将引领服务走向；最后，互联网证券服务或将实现低费率、甚至0费率，目前百度等公司的服务延续了互联网的免费模式，这也将给传统行业带来冲击，将给股民带来切实利好。
