目前，大數據不僅鑲嵌在購物、訂票、旅行等日常生活之中，更是在氣象學、石油勘探、天文學、醫學等諸多科研領域發光發熱，其呈井噴式增長的數據量對高層次的分析和洞察既提供了支持，也提出了相應的要求。
在醫學領域，2003年算是大數據涌現過程中的一個里程碑。那一年人類基因組完成了測序。此后，數以千計人類、靈長類、老鼠和細菌的基因組擴充著人們所掌握的數據。每個基因組上有幾十億個“字母”，計算時出現紕漏的危險又同時催生了生物信息學。這一學科借助軟件、硬件以及復雜算法之力，支撐著新的科學類型。
漩渦和窄洋流在海洋中傳送熱量和碳。為了深入相關研究，海洋環流和氣候評估項目提供了所有深度的洋流，在此基礎上，一幅2005年6月至2007年12月的海洋表面洋流示意圖集成了帶有數值模型的衛星數據。這些示意圖利用大數據測量海洋在碳循環中的作用，并監測地球系統的不同部分內部及相互之間的熱量、水和化學交換。
互聯網作為大數據集成的主要陣地之一，只推特圈每天就會出現超過5億條推文。為了從這種泛濫的信息中發掘出深層意義，找出其中蘊含的模式，印第安納大學的Truthy項目曾每一天過濾多達5千萬條推文，并得出了下圖的研究成果。該圖是推特上發布過“bigdata”的用戶之間的連接，用戶圖標的尺寸代表了其粉絲數多寡。藍線表示一次回復或者提及，綠線表示一個用戶是另一個的粉絲。
總而言之，大數據的應用很廣，既可做到接地氣，也可以高大上。但無論是什么應用，專業的數據服務平臺都必不可少。針對這一需求，云創大數據潛心開發了萬物云與環境云。
萬物云——懂智能硬件的大數據平臺，為物聯網與智能硬件提供一站式的數據托管服務。對于物聯網開發團隊而言，萬物云(http://www.wanwuyun.com/)相當于為其提供了免費的數據管理外包服務。通過實用的門戶平臺與賬戶服務，用戶可輕松查詢、調用、計算與處理數據，節省30%-40%的工作時間，用以硬件與APP的研發。目前，萬物云已經成功用于 PM2.5云檢測平臺、室內PM2.5監測儀等多個應用。
