所謂大數據，一方面是指在一定時間內無法被常規信息技術和傳統數據庫管理軟硬件工具感知、獲取和處理的巨量數據集合；另一方面，是指形成、管理、挖掘大數據，快速搜集、處理、分析大數據的技術和能力。大數據的主要特點是海量、非結構化和半結構化、實時處理。大數據技術，或大數據分析技術，就是對這些數量巨大的海量數據進行搜索、整理、分析、加工，以便獲得有價值的產品和服務，以及提煉出具有深刻見解和潛在價值信息的技術和手段。
1.大數據分析在公共交通中的應用
交通擁堵日益嚴重，交通事故頻繁發生，這些都是各大城市亟待解決的問題，科學分析交通管理體系成為改善城市交通的關鍵所在。因此，高效、準確地獲取交通數據是構建合理城市交通管理體系的前提，而這一難題可以通過大數據管理得到解決。
大數據分析技術改變了傳統公共交通的路徑：大數據可以跨越行政區域的限制；大數據可以高效地整合交通信息；大數據可以較好地配置公共交通資源；大數據可以促進公共交通均衡性發展。在大數據中，隨著數據庫攝入更多數據，所消耗的計算工作量反而遞減，配置成本也隨之減小，但所做的計算則更加精準。大數據在公共交通中的應用表現在：一旦某個路段發生問題，能立刻從大數據中調出有用信息，確保交通的連貫性和持續性；另一方面，大數據具有較高預測能力，可降低誤報和漏報的概率，可隨時針對公共交通的動態性給予實時監控。因此，在駕駛者無法預知交通擁堵的可能性時，大數據可幫助用戶預先了解。
2.大數據分析在醫藥領域中的應用
在醫學領域，我們正處在一個醫學信息爆炸的時代。基因序列、各種醫學圖像、電子病歷記錄和多中心臨床藥物試驗等，使生物醫學領域跨入網絡化的大數據時代。如何從醫療大數據中提取出有用的信息是目前亟待解決的問題，構建醫療大數據系統需要將各家醫院通過互聯網連接，實現各家醫院之間的數據共享。將醫療數據存于專門的數據庫中，在信息協作平臺上將各種醫療信息分類整合，建立成一個相互共享的網絡，從而實現醫療數據信息的共享。
大數據技術的核心就是預測，使用大數據分析技術可以提高診斷疾病的準確率，對有效地治療疾病具有重要價值。其中最好地體現在傳染病預測上，因為傳染病的發生、發展、分布與地理地貌、生態景觀、人文環境有密切關系，特別在全球氣候變化和經濟全球化背景下，自然環境及人類社會活動對傳染病的影響越來越重要。因此，時間和空間信息對傳染病的預測、預警具有重要意義。利用大數據可對傳染病疫情的時間、空間信息進行多維搜索，檢索、處理和分析這些疫情信息可實現對傳染病的流行趨勢及影響范圍進行預測、預警，對提高傳染病防控的針對性、預見性和主動性，抑制流行病的蔓延，以及制定衛生決策都具有十分重要的意義。
3.大數據分析在移動通信網絡優化中的應用
當前的大數據技術面臨著數據過大和安全隱患越多這兩個問題。在移動通信網絡發展的過程中，網上用戶在不斷增加，通信網絡的范圍在不斷擴大，而移動通信網絡所產生的數據量也在不斷上升。大數據技術和移動通信網絡的安全問題密切相關，一旦技術出現漏洞，移動通信網絡的數據就會出現安全隱患。大數據技術中存儲功能的是云儲存技術，它將大量的網絡數據放在統一的平臺之上，加大了數據丟失的風險，影響移動通信網絡的安全。優化移動通信網絡，需要運用大數據技術的儲存功能。移動通信網絡的用戶在不斷變化，每天都要更新大量的數據，而且這些數據都需要進行妥善管理和保存。在這一過程中，可以應用大數據技術的存儲功能，將存儲虛擬化作為解決存儲問題的有效策略。優化移動通信網絡，需要獲取相關的數據信息。移動通信網絡的用戶非常多，而且其所跨越的時間、空間維度都很大，這些用戶在移動通信網絡留下的海量的數據信息，使數據獲取工作難以繼續。在進行數據的獲取和收集工作時，移動通信網絡可以應用大數據技術，減少人力和物力的投入，同時增加數據的準確度。
4.結語
本文是大數據技術在實際生活領域的應用，分別闡述了大數據分析技術在公共交通、醫藥領域、移動通信網絡優化中的具體運用。借助大數據技術的即時性、準確性和預測性，將其應用到人們的日常生活領域，提高了人們的生活質量。本文原載《電子技術與軟件工程》