能源行业的大数据应用案例 智能电网在欧洲已实现终端应用，如德国的太阳能电力系统，通过收集数据预测电网需求，降低采购成本。维斯塔斯风能系统利用大数据分析确定最佳涡轮发电机位置，优化风能产出。
环保大数据对抗PM5 在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。
大数据应用案例之：医疗行业 1）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。
随着医疗知识积累的不断深入、专业的细化、碎片化，必然向大数据时代的集成化、系统化方向发展。更专业的人机配合达到对患者最全面的诊断。第大数据时代要改变整个医疗评价方式：中国在过去的30年中，改革开放和经济实力的积累、医疗资源配置的增加、整体医疗可及性得到不断改善。
医护资源配置 这个看似不可能完成的任务，已经在大数据的帮助帮助下在一些试点单位实现。在法国巴黎，有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。他们采用一种被称为时间序列分析的技术，分析过去10年的患者入院记录。
大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
随着5G大数据等的飞速发展，推动了以患者为中心的医疗数据网络的形成，使得医疗产业迎来智慧医疗时代。在深圳市宝安区人民医院内，一场基于5G技术的远程超声诊疗服务正在上演。事实上，手术台之外，救护车、急诊、疑难病症远程会诊、ICU的移动化，甚至病房查房，也开始越来越频繁“上5G。
随着5G大数据等的飞速发展，推动了以患者为中心的医疗数据网络的形成，使得医疗产业迎来智慧医疗时代。5G智能防疫方面，核验防疫平台助力春运旅途畅通。为方便旅客进站，广州东站在各进站口配备了4台5G智能核验防疫设备，旅客只需在机器上刷一下身份证便可显示健康码和核酸检测结果证明信息。
整合数据，搭建数字孪生水利大数据中心： 基于水利行业相关的数据标准与规范，梳理水利数据资源目录，接入并整合多时空、多粒度、多维度水利数据，包括基础地理空间数据、业务管理数据、监测感知数据、跨行业共享数据等，经标准化处理，形成数字孪生水利大数据中心，为用户提供统一标准的数据服务。
技术应用：随着互联网技术的不断发展和普及，互联网医疗在提高医疗服务效率、降低医疗成本、促进医疗信息化、推动医疗健康管理和促进医疗创新等方面有着广阔的应用前景。互联网技术可以使医疗服务更为便捷，让患者在家中就能接受医疗服务；电子病历、医疗大数据等可以提升医疗服务的质量和效率。
科普内容显示，近年来，新一轮科技革命和产业变革深入发展，5G、工业互联网、大数据中心等新型基础设施建设加快推进，日益成为支撑实体经济数字化、网络化、智能化转型升级的关键驱动。对于为什么要发展“5G+工业互联网”的解释是，一方面，5G是工业互联网发展的关键技术；另一方面，工业互联网将为5G应用开辟广阔空间。
边缘计算使得数据能够在最近端（如电动机、泵、发电机或其他的传感器）进行处理，减少在云端之间来回传输数据的需要。 市场研究公司IDC称，边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库，其覆盖范围不到100平方英尺”。
1、人体存在的内在平衡，使得各个可观察数据间有其特有的规律，基于经验只能发现简单的规律如钙、磷常数等，使应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复杂的系统性的人体医学规律，大幅提升防病，治病以及预后推测的技术水平，并且也对亚健康有个更科学的判断依据，以及了解健康到亚健康的逐渐失衡的过程。
2、大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。
3、健康监测 大数据技术可以提供居民的健康档案，包括全部诊疗信息、体检信息，这些信息可以为患病居民提供更有针对性的治疗方案。并且通过智能手表等可穿戴设备，随时带着，可以实时汇报病人的健康情况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。
健康医疗大数据的安全与应用 医疗健康大数据是覆盖自然人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。简单讲就是涉及到健康的、医疗的跟个人相关的数据的合集，不仅在医院，在互联网，在企业、医院都存在。
医疗健康大数据涵盖了个人全生命周期的健康和医疗信息，涉及医疗服务、疾病防控、健康保障和食品安全等多方面数据的集成。这些数据不仅存在于医院系统中，还分布于互联网、企业和其他医疗机构。会议提出，应利用医疗健康大数据创新业态和应用，以推动医疗行业的发展。
预测分析工具通过EHR的应用，提升决策精度，减少欺诈，保障医疗安全。远程医疗的兴起，进一步降低了医疗成本，提升了服务体验的便利性。医疗成像数据的深度分析，不仅节省了时间，也节省了医疗费用，让诊疗过程更加高效。大数据在医疗图像解读中，算法如明灯照亮诊疗之路，辅助医生进行精确诊断，减轻工作负担。