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UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。同时，这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。就像莫里的图表是基于过去的航海经验一样，UPS为货车定制的最佳行车路径一定程度上也是根据过去的行车经验总结而来的。
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UPS的过程管理总监杰克·莱维斯（Jack Levis）认为这个分析项目效果显著。2011年，UPS的驾驶员们少跑了近4828万公里的路程，节省了300万加仑的燃料并且减少了3万公吨的二氧化碳排放量。系统也设计了尽量少左转的路线，因为左转要求货车在交叉路口穿过去，所以更容易出事故。而且，货车往往需要等待一会儿才能左转，也会更耗油，因此，减少左转使得行车的安全性和效率都得到了大幅提升。
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莱维斯说，“预测给我们知识，而知识赋予我们智慧和洞见。”他很确信，有一天，这个系统一定能在用户意识到问题之前预测到并且解决问题。
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数据化实时位置信息在人身上的运用最为显著。多年来，无线运营商通过收集和分析这些信息来提升移动互联网的服务水平。不过，这些数据越来越多地被用于其他事情上，第三方也开始利用这些数据来提供新的服务。比方说，一些智能手机的应用程序也不管它本身是否具有定位功能，就收集位置信息；还有一些应用程序就是为了获得用户的位置信息而存在的，比如Foursquare，它让用户在最喜爱的地方“check in”，通过忠诚度计划、酒店推荐和“check in”地点附近的其他推荐而获得好处。
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毋庸置疑，收集用户地理位置数据的能力已经变得极其具有价值。从个人层面上来说，根据他所居住的地点和他要去的地方的预测数据，可以为他提供定制广告。而且，这些信息汇集起来可能会揭示事情的发展趋势。[7]比方说，公司可以利用大量的位置数据预测交通情况，你也许无法想象，这是通过高速公路上的手机而不是汽车的数量和移动速度预测出来的。AirSage每天通过处理来自上百万手机用户的150亿条位置信息，为超过100个美国城市提供实时交通信息。其他两个位置数据服务商Sense Networks和Skyhook使用位置数据揭示城市夜生活最繁荣的地方或者游行队伍聚集了多少人。
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不过，位置数据在商业以外的用途或许才是最重要的。麻省理工学院媒体实验室人类动力学[8]实验室主任亚历山大·彭特兰（Alexander “Sandy”Pentland）和他的学生南森·伊格尔（Nathan Eagle）是所谓的“现实挖掘”研究的先驱。“现实挖掘”这里指的是通过处理大量来自手机的数据，发现和预测人类行为。在一项研究中，他们通过分析每个人去了哪里、见了谁，成功地区分出了感染了流感的人群，而且在感染者还完全不知道自己已经患病之前就做出了区分。如果出现非常严重的流感疫情，这可以挽救无数人的生命，因为我们会知道应该隔离谁，而且随时都知道去哪里找到他。但是这些数据一旦落入坏人之手，后果将不堪设想，这个问题我们将在后文中继续讨论。
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伊格尔是无线数据科技公司Jana的创始人，他使用了来自100多个国家的超过200个无线运营商的手机数据——覆盖了拉丁美洲、非洲、欧洲的大约35亿人口。伊格尔的研究既关注家庭主妇平均每周去几次洗衣店这样的肥皂问题，也试图回答关于疾病如何传播和城市如何繁荣这样的重大问题。在一项研究中，他和同事结合分析了非洲预付费用户的位置信息和他们账户的资费金额，发现资费与收入成正比：越富有的人一次性预付费越多。然而，他们还得出了一个与直觉判断相反的结果，那就是贫民窟不仅仅是永恒不变的贫困中心，还是经济繁荣的跳板。关键就在于，我们要意识到这都是手机所提供的位置信息的间接利用，而和移动通信自身业务没有丝毫关系，但是这些数据最初又是为了更好地开展移动通信而生成的。总之，位置信息一被数据化，新的用途就犹如雨后春笋般涌现出来，而新价值也会随之不断催生。
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当沟通变成数据
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数据化的另一个前沿更加个人化，直接触摸到了我们的关系、经历和情感。数据化的构思是许多社交网络公司的脊梁。社交网络平台不仅给我们提供了寻找和维持朋友、同事关系的场所，也将我们日常生活的无形元素提取出来，再转化为可作新用途的数据。正因此，Facebook将关系数据化——社交关系在过去一直被视作信息而存在，但从未被正式界定为数据，直到Facebook“社交图谱”的出现。Twitter通过创新，让人们能轻易记录以及分享他们零散的想法（这些在以前，都会成为遗忘在时光中的碎片），从而使情绪数据化得以实现。LinkedIn将我们过去漫长的经历进行了数据化处理，就像莫里转化旧航海日志那样，把信息转化为对现在和将来的预测：我们可以认识谁，或者哪里存在一份心仪的工作。
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然而，数据的使用还远未成熟。就Facebook的情况来说，因为知道太早泄露用户数据的许多新用途会让用户反应过激，所以它精明地选择了忍耐。另外，公司仍然在为其收集的数据数量和类型，包括隐私问题进行商业模式和政策上的调整。目前，它所面对的指责都集中在能采集到什么，而并非它实际用这些数据干了什么。
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大数据的力量
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Facebook2012年拥有大约10亿用户，他们通过上千亿的朋友关系网相互连接。这个巨大的社交网络覆盖了大约10%的全球总人口。[9]想想这所有的关系和活动在数据化之后都为一家公司所掌控，这些指责和质疑就不能算作空穴来风。
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不可否认，其潜在用途非比寻常。一些消费者信贷领域的创业公司正考虑开发以Facebook社交图谱为依据的信用评分。FICO，信用评分系统，利用15个变量来预测单个借贷者是否会偿还一笔债务。但一家获得了高额风险投资的创业公司（很遗憾这里必须匿名）的一项内部研究显示，个人会偿还债务的可能性和其朋友会偿还债务的可能性呈正相关。正应了一句老话：物以类聚，人以群分。因此，Facebook也可以成为下一个FICO。显然，社交媒体上的大量数据也许能形成放飞想象的新型商务基础，其意义远不止表面上我们看到的照片分享、状态上传以及“喜欢”按钮。
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同样，Twitter也已经开辟了其数据的新用途。从某种程度上说，2012年超过1.4亿用户每天发送的4亿条微博几乎就和随意的口头零碎差不多。事实上，它们通常就是如此。然而，Twitter公司实现了人们想法、情绪和沟通的数据化，这些都是以前不曾实现的。Twitter与两家公司，DataSift和Gnip达成了一项出售数据访问权限的协议。[10]许多公司对微博做了句法分析，有时还会使用一项叫作情感分析的技术，以获得顾客反馈意见的汇总或对营销活动的效果进行判断。
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两家对冲基金，伦敦的英国对冲基金（Derwent Capital）和加利福尼亚的MarketPsych开始分析微博的数据文本，以作为股市投资的信号（他们从未公开自己的商业秘决，也不知道是倾向于投资势头良好的公司还是做空）。两家公司现在都在向经商者出售信息。就MarketPsych而言，它与Thomson Reuters合作提供了分布在119个国家不低于18864项的独立指数，比如每分钟更新的心情状态，如乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等。
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数据被人类利用的频率远没有被计算机利用得多。以“金融工程师”而闻名的华尔街的数学奇才们，将数据传输到了他们的算法模式当中，来寻找能被有效利用并实现赢利的隐性联系。根据“社交网络分析之父”贝尔纳多·哈柏曼（Bernardo Huberman）[11]的分析，微博中单一主题出现的频率可以用来预测很多事情，比如好莱坞的票房收入。他和一位在惠普实验室工作的同事开发了一个程序，可以用来监听新微博的发布频率，基于此，他们就能预测一部电影的成败，这往往比其他传统评估预测方法还要准确。
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这些数据的用途不胜枚举。Twitter微博限制在稀少的140个字符中，但与每条微博联系在一起的元数据是十分丰富的。Twitter的元数据，即“关于信息的信息”，其中包括33个分离的项。虽然一部分信息似乎并没多大用处，比如Twitter用户界面上的“墙纸”或用户用来访问这项服务的软件，但其他的元数据却很有意思，比如他们参与服务所使用的语言、所处的地理位置、关注的人以及粉丝的数量和名字。2011年《科学》杂志上的一项研究显示，来自世界上不同文化背景的人们每天、每周的心情都遵循着相似的模式，这项研究建立在两年多来对84个国家240万人的5.09亿条微博的数据分析上，这在以前是完全无法做到的。情绪真的已经被数据化了。
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数据化不仅能将态度和情绪转变为一种可分析的形式，也可能转化人类的行为。这些行为难以跟踪，特别是在较大的社区和其中的子人群环境中。
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大数据先锋
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微博关联与疫苗接种
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来自宾夕法尼亚州立大学的生物学家马塞尔·萨拉特（Marcel Salathé）和软件工程师沙先克·坎都拉斯（Shashank Khandelwal）通过分析微博发现，人们对于疫苗的态度与他们实际注射预防流感药物的可能呈现出相关性。重要的是，他们利用Twitter用户中谁和谁相关的元数据进行了更进一步的调查，发现未接种疫苗的子人群也可能存在。当然，这项研究的特别之处在于，不同于如谷歌预测流感趋势时利用汇总数据考虑一个地区人口的“平均”健康状况，萨拉特开展的情绪分析实际上揭示了个人的卫生行为。
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这些早期的发现预示了数据化将走向何方。和谷歌一样，一些社交网络（如Facebook，Twitter，LinkedIn，Foursquare）坐拥了大型数据的宝藏，一旦这些数据信息得到了深入分析，它们就能轻易获得社会各行各业以及三教九流的几乎所有的动态信息。
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世间万物的数据化
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只要一点想象，万千事物就能转化为数据形式，并一直带给我们惊喜。IBM获得的“触感技术先导”专利与东京的越水重臣教授对臀部的研究工作具有相同理念。知识产权律师称那是一块触感灵敏的地板，就像一个巨大的智能手机屏幕。其潜在的用途十分广泛。它能分辨出放置其上的物品。它的基本用途就是适时地开灯和开门。然而更重要的是，它能通过一个人的体重、站姿和走路方式确认他的身份。它还能知道某人在摔倒之后是否一直没有站起来。有了它，零售商可以知道商店的人流量。当地板数据化了的时候，它就能滋生无穷无尽的用途。
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