能源行业作为国民经济与社会发展的基础，正在受到大数据的深刻影响。2013年，能源相关的一些细分行业与大数据开发应用不断擦出火花，初现爆发力。从海量看似静态的数据中，搜集并分析提取出动态多样的规律性的有价值信息，是大数据技术带给能源行业的福利。

目前能源领域的大数据应用主要有4个方面：
第一，促进新产品开发。美国通用公司通过每秒分析上万个数据点，融合能量储存和先进的预测算法，开发出能灵活操控120米长叶片的2.5-120型风机，并无缝地将数据传递给邻近的风机、服务技术人员和顾客，效率与电力输出分别比现行风机提高了25%和15%。

第二，使能源更“绿色”，其关键是利用可再生能源技术，如冰岛的Green Earth Data与Green Qloud公司，依靠冰岛丰富的地热与水电资源驱动为数据中心提供100%的可再生能源。

第三，实现能源管理智能化。能源产业可以利用大数据分析天然气或其他能源的购买量、预测能源消费、管理能源用户、提高能源效率、降低能源成本等；大数据与电网的融合可组成智能电网，涉及发电到用户的整个能源转换过程和电力输送链，主要包括智能电网基础技术、大规模新能源发电及并网技术、智能输电网技术、智能配电网技术及智能用电技术等，是未来电网的发展方向等。

第四，改变社会，为城市基础设施、能源、交通、环境等带来机遇。大数据使城市越来越智能化，纽约、芝加哥与西雅图向公众开放数据，鼓励建设多样化的智能城市。



以电力行业为例，电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务数据分析与挖掘，以及数据可视化。数据量大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据类型多(Variety)、价值大（Value）、精确性高（Veracity），大数据的5个特性同样体现在电力行业。

近几年，随着电力企业各类IT系统对业务流程的基本覆盖，采集到的数据量迅速增长。而今，围绕数据采用相应的定量和统计信息，挖掘更加有价值的信息，已经逐渐超越数据的收集和存储，成为电力大数据面临的首要问题。越来越多的企业在思考如何利用大数据对业务进行战略性的调整，并通过数据分析，加工成更为高价值的数据，开拓并全面掌控企业业务。举个例子，国家电网在北京亦庄、上海、陕西建立了3个大数据中心，其中北京亦庄大数据中心已安装超过10200个传感器，它们及时采集数据，存储到云并进行分析和利用，每个月可节约的能耗价值约为30万元。

重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力大数据，就是要通过对电力系统海量数据的采集分析，推动其生产运作方式的优化，甚至是挖掘出大量高附加值的信息内容进行行业内外的增值服务业务开展。看似简单的数据，实际暗藏着金矿。

除了电力领域，在石油、新能源方面，大数据应用也越来越广泛。