关于“大数据”你一定听滥了，但也没搞明白究竟是怎么回事。尽管你无时无刻不在感受到它带来的“某些”便利：
比如一周前你在某个社交网站上做面试测试题，当你面试完时才知道，那份测试题真正的意图是匹配你与团队性格的契合度有多高。又如，在十一黄金周前你接到某个购票应用推送的信息，上面提示你提前16天通过电话订火车票，要比同日在网上购票成功机率高。当你真的打过去时，发现电话预订系统正处于繁忙状态，而不得不等了2小时后再致电，才订票成功。但好过同一时刻被卡在12306网站上而付不了款。
大数据正在渗透各行各业，甚至能跟你考试能力测试、患上某种疾病的机率等非常生活化的场景应用都发生紧密的联系。今后大数据在我们的生活中就像是水和电一样，让社会整个信息质量更好、让信息利用效率更高效。
在这个系统中，数据的采样与后期分析仍需要靠人为力量去完成。
众包让数据采样更自动化
“今后人工干预会越来越不必要，至少在前端采集数据是这样。”产品经理James向腾讯科技谈到，现在很多数据的采集都来自与用户的交互行为，比如搜索、微博互动、又比如“喜欢”、“赞”、“丢掉废纸篓”这类在应用中小的设计，只要用户主动完成，在后台便可推算出数据质量。
洋葱价格的高涨起落决定了印度通货膨胀率的趋势，一家名为Premise的创业公司，每天通过700多个安装了自己开发应用的用户来实时上传各地区的不同洋葱零售价格。
该公司的联合创始人大卫-斯洛夫（David Soloff）认为，这是一种能够实时感知全球金融动态的有效渠道，因为当地商店一般都会根据经济环境的变化（其中包括批发价格和消费者信心等因素）及时调整商品售价。
“Premise所提出的分析方法已经证明，根据自己所收集的数据在部分经济环境中提前4-6周给出通胀指标预测。大家完全不必再等待此前那种每月一次的‘经济天气预报’了。”斯洛夫强调。
而对零售门店来说，货架上品牌的陈列直接决定着销量，如何让品牌在流动的顾客中一直占据较好的陈列位置，让这项工作既需要耗时耗力，也非常琐碎。
为此一家名为Quri的公司，通过开发一款名为EasyShift的应用，让用户有偿贡献时间去精力去完成这项数据的收集。用户只要领取应用下达的任务，在指定的地点拍指定场所的照片，上传到Quri的服务器上，便可领取相应微薄的报酬。
EasyShift的理念不难理解：现在大多数用户都随身携带智能手机。品牌商想要了解自己的商品在大型零售店的展示情况、评估竞争对手的动态、报告断货的产品和定价信息、监测促销和产品发布情况。EasyShift向消费者付费，让他们在购物时顺手收集这些信息。
在日本大地震中，意外地运用了某汽车品牌车载导航实时的可视化数据，打通“绿色生命通道”的项目“连接生命线”。
该项目负责人菅野熏是日本电通创意设计中心高级总监，在日本大地震前他接受了某汽车品牌的合作项目。该项目为在某路段行驶了哪一辆车，什么时间行驶，位于哪个经纬度，以多快的速度朝哪个方向行驶等，每分钟大约有十万条的动态数据都会记录在一个车载导航数据库中，菅野熏将这些数据集成一个程序内，并以日本地图的形式展现出来。
在日本发生地震时，这些导航数据都能临时派上用场。
“地震时，通讯信号都不太畅通，人们只能够通过网络确认亲人朋友是否平安，我们所面临的挑战就是如何将救援队去送往灾区。”菅野熏说道。
导航数据本来用于交通拥堵情况而搜集车辆的行驶数据。“从另一个角度来说，有车辆行驶的数据说明，道路是可通过的。”菅野熏谈到，地震后一旦有车辆行驶，就用绿色去进行标注，形成一条通行轨迹。
与此同时，团队还在Twitter上实时组织用户去发布目前全日本各地路况与路标信息，综合两类信息后，将绿色生命通道数据于地震发生20个小时后发布在网上公开下载。除了网页端外，编程人员也快速开发了移动端。在当时的危机之下，信息扩散的力度是极快的，很快在在网站和手机应用中，多条绿色的线路都逐一呈现，为救援队快速到达提供了参考。