6 、Twitter的兴趣和情绪
通过过滤用户归属地、发推位置和相关关键词，Twitter建立了一系列定制化的客户数据流。比如，通过过滤电影片名、位置和情绪标签，可以知道洛杉矶、纽约和伦敦等城市最受欢迎的电影是哪些。而根据用户发布的个人行为描述，甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。从这个视角看，Twitter的兴趣图谱的效率优于Facebook的社交图谱。这些社交网站真正的价值可能在于数据本身。Twitter自己并不经营每一款数据产品，但它把数据授权给了像DataSift这样的数据服务公司，很多公司利用Twitter社交数据，做出了各种让人吃惊的应用，从社交监测到医疗应用，甚至可以去追踪流感疫情爆发。精确的数据一旦与社交媒体数据相结合，对未来的预测会非常准。
7 、特易购的精准定向
特易购(Tesco)是全球利润第二大的零售商(仅次于沃尔玛)，从用户行为分析中获得了巨大的利益。从其会员卡的用户购买记录中，特易购可以了解一个用户是什么“类别”的客人，如速食者、单身、有上学孩子的家庭等等。这样的分类可以提供很大的市场回报。例如可以通过邮件或信件寄给用户个性化的促销，店内工作人员也可以根据周围人群的喜好，消费时段来有针对性的推广货品。
8 、Facebook的好友推荐
Facebook是社交网络巨擎，值得一提的就是好友推荐。Facebook使用大数据来追踪用户在其网络的行为，通过识别你在它的网络中的好友，从而给出新的好友推荐建议，用户拥有越多的好友，他们与Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分 享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。
9 、LinkedIn的猎头价值
LinkedIn网站使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkedIn，猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气，而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。与此相似，求职者也可以通过联系网站上其他人，自然而然地将自己推销给潜在的雇主。
10 、沃尔玛的数据基因
1969年沃尔玛开始使用计算机来跟踪存货，1974年将其分销中心与各家商场用计算机进行库存控制。1983年，沃尔玛开始采用条形码扫描系统。同时，完成了公司内部的卫星系统安装，使总部、分销中心和商场之间可以实现实时双向数据声音传输。
而现在沃尔玛拥有世界最大的数据仓库，在数据仓库中存储着沃尔玛数千家连锁店在65周内每一笔销售的详细记录，这使得业务人员可以通过分析购买行为了解客户。2012年4月，沃尔玛又收购了一家研究网络社交基因的公司 Kosmix，在数据基因的基础上，又增加了社交基因。
总结：
根据数字世界研究报告显示，2013年人类产生、复制和消费的数据量达到4.4ZB。到2020年，数据量将增长10倍，达到44ZB。大数据已经成为当下人类最宝贵的财富，怎样合理有效的运用这些数据，发挥这些数据应有的作用，这才是未来应该考虑的大数据该做到的。