信息技术变革随处可见，人们正经历着从“技术”到“信息”的转变。大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式。
对于快递公司来说，车在路上抛锚的损失会非常巨大，因为那样就需要再派一辆车，会造成延误和再装载的负担，并消耗大量的人力物力。以前UPS每隔两三年就会对车辆的零件进行定时更换，但这种做法也会造成浪费，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。
从2000年开始，UPS使用预测性分析来监测自己全美60000辆车的车队，以便及时地进行“防御性”修理。工作人员检测车辆的各个部位，只更换那些需要更换的零件即可，这种改变已经为他们节省了上百万美元。
通过在货车上安装传感器、无线适配器和GPS，总部能在车辆出现晚点时跟踪到车辆的位置和预防引擎故障，同时，还能优化行车路线。2011年，UPS的驾驶员少跑了近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。系统还设计了尽量少左转的路线，因为左转要求货车在交叉路口转过去，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。
很少有人会认为一个人的坐姿能表现什么信息，但是它真的可以。当一个人坐着的时候，他的身形、姿势和重量分布都可以量化和数据化。日本先进工业技术研究所的教授和他的团队通过在汽车座椅下安装360个压力传感器以测量人对椅子施加压力的方式，把人体坐姿特征转化成了数据。这个系统能根据人体对座位的压力差异识别出乘坐者的身份，准确率高达98%。
这个研究并不愚蠢。这项技术可以作为汽车防盗系统安装在汽车上。有了这个系统之后，汽车就能识别出驾驶者是不是车主；如果不是，系统就会要求司机输入密码；如果司机无法准确输入密码，汽车就会自动熄火。
把一个人的坐姿转化成数据后，这些数据就孕育了一些切实可行的服务和一个前景光明的产业。比如，这个系统可以在司机疲劳驾驶的时候发出警示或者自动刹车。同时，这个系统不但可以发现车辆被盗，还可以通过收集到的数据识别出盗贼的身份。
在网络带来巨大的数据库之前，沃尔玛在美国企业中拥有的数据资源应该是最多的。20世纪90年代，沃尔玛让供应商监控销售速率、数量以及存货的情况，并通过打造透明度来迫使供应商照顾好自己的物流。在许多情况下，沃尔玛不接受产品的“所有权”，这样就避免了存货的风险也降低了成本。实际上，沃尔玛运用这些数据使其成为了世界上最大的“寄售店”。
2004年，沃尔玛对过去交易的庞大的数据库进行了观察，这个数据库记录的数据不仅包括每一个顾客的购物清单以及消费额，还包括购物篮中的物品、具体购买时间，甚至购买时的天气。沃尔玛公司注意到，每当在季节性飓风来临之前，不仅手电筒的销售量会增加，蛋挞的销量也会增加。因此，当季节性风暴来临时，沃尔玛会把蛋挞放在靠近飓风用品的位置，当然，这一改变也增加了销量。
谷歌的拼写检查器基本上涵盖了世界上的每一种语言。谷歌的拼写系统一直在不断地完善和增加新的词汇，这是人们每天使用搜索引擎的附加结果。你输错了“iPad”吗？不要紧，它在那儿呢！
谷歌几乎是“免费”地获得了这种拼写检查，包括那些“不合标准”“不正确”或“有缺陷”的数据。谷歌依据其每天处理的30亿查询中输入搜索框中的错误拼写，利用一个巧妙的反馈循环将用户实际想输入的内容告知系统，当搜索结果页面的顶部显示“你要找的是不是：流行病学”时，用户可以通过点击正确的术语明确自己需要重新查询的内容。
有趣的是，谷歌并不是第一个有这种拼写想法的公司。2000年左右，雅虎也看到了从用户输错的查询中创建拼写检查系统的可能性，但并未付诸实践，旧的搜索查询数据就这样被当成了垃圾对待。只有谷歌认识到了用户交互的碎屑实际上是金粉，收集在一起就能锻造成一块闪亮的金元宝。
麻省理工学院的两位经济学家对此提出了一个大数据方案，那就是接受更混乱的数据。通过一个软件在互联网上收集信息，他们每天可以收集到50万种商品的价格。虽然这些收集到的数据很混乱，也不是所有数据都能轻易进行比较，但是把大数据和好的分析法相结合，就会变得不一样，例如这个项目在2008年9月雷曼兄弟破产之后马上就发现了通货紧缩趋势，而那些依赖官方数据的人直到11月份才知道这个情况。