UPS国际快递公司从2000年就开始使用预测性分析来监测自己全美60000辆车规模的车队，这样就能及时地进行防御性的修理。

　　如果车在路上抛锚损失会非常大，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，所以以前UPS每两三年就会对车辆的零件进行定时更换。

　　但这种方法不太有效，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过监测车辆的各个部位，UPS如今只需要更换需要更换的零件，从而节省了好几百万美元。


　　有一次，监测系统甚至帮助UPS发现了一个新车的一个零件有问题，因此免除了可能会造成的困扰。

　　无独有偶，桥梁和建筑物上也被安装了传感器来监测磨损程度。大型化工厂和提炼厂也安装了传感器，因为一旦设备的某一个零件有问题，就只有在更换了零件之后生产才能继续进行。

　　收集和分析数据的花费比出现停产的损失小得多。预测性分析并不能解释故障可能会发生的原因，只会告诉你存在什么问题，也就说它并不能告诉你引擎过热是因为什么，磨损的风扇皮带？没拧紧的螺帽？没有答案。同样的方法也可以运用在人身上。

　　医院使用医疗设备在病人身上装上各种管线同时得到大量的数据。心电图每秒钟就能产生1000个读数。但是只有部分的数据是被保存使用的，大部分都束之高阁了，即使这些数据都能在一定程度上表现出病人的情况。

　　当与其他病人的数据一起考虑的时候，它们就能显现出哪些治疗方法是有效的。

　　当收集、存储和分析数据的成本比较高的时候，应该适当地丢弃一些数据。安大略理工大学的卡罗琳·麦格雷戈（Carolyn McGregor）博士和一支研究队伍与IBM一起和很多医院合作，用一个软件来监测处理即时的病人信息，然后把它用于早产儿的病情诊断。

　　系统会监控16个不同地方的数据，比如心率、呼吸、体温、血压和血氧含量，这些数据可以达到每秒钟1260个数据点之多。在明显感染症状出现的24小时之前，系统就能监测到早产儿细微的身体变化发出的感染信号。

　　麦格雷戈博士说：“你无法用肉眼看到，但计算机可以看到。”这个系统依赖的是相关关系，而不是因果关系。它告诉你的是会发生什么，而不是为什么发生。这正是这个系统的价值！

　　提早知道病情，医生就能够提早治疗，也能更早地知道某种疗法是否有效，这一切都有利于病人的康复。所以，未来这个系统估计会应用到所有病人身上。

　　这个系统可能不会自己做决定，但是它已经做到了机器能做到的最好，那就是帮助人类做到最好。

　　惊人的是，麦格雷戈博士的大数据分析法能发现一些与医生的传统看法相违背的相关关系。比如说她发现，稳定的生命体征表明病人发生了严重的感染。

　　这很奇怪，因为医生一般认为恶化的疼痛才是全面感染的征兆。你可以想象，以前医生都是下班的时候看看婴儿床旁边的记录本，觉得病情稳定了，也就下班回家了。

　　只有半夜护士的紧急电话才让他们知道大事不好了，他们的直觉犯了大错误。

　　数据表明，早产儿的稳定不但不是病情好转的标志，反而是暴风雨前的宁静，就像是身体要它的器官做好抵抗困难的准备。但是我们也不太确定，我们不知道具体原因，只是看到了相关关系。

　　这需要海量的数据并且找出隐含的相关性才能发现。但是，大数据挽救了很多生命，这是毫无疑问的。
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