2009年，一種新型流感威脅著全世界的安全。這種甲型H1N1流感，結合了禽流感和豬流感的病毒特點，短短幾周迅速傳播，一場致命的流行病毒即將來襲。這場災難讓人聯想到1918年的西班牙流感，那次，5億人感染病毒，數千萬人死亡。
要減慢流感的傳播速度，就必須知道它的源頭。
美國和其他國家一樣，都要求醫生在發現流感病例時，迅速告知疾病控制和預防中心。但是，由於種種因素，信息往往會拖延一到兩週。
對於一種飛速傳播的疾病，信息滯後兩週將是致命。
就在甲型H1N1爆發的幾週前，谷歌在《自然》（Nature）雜誌上發表了一篇論文，披露了谷歌利用計算機可準確預測冬季流感傳播，這令美國官員和科學家們感到震驚。
難道谷歌擁有預知未來的魔鏡？
谷歌手中的魔鏡就是它強大的數據運算能力。每天，谷歌會收到30億條搜索指令，而谷歌服務器把它們全部保存下來。他們只需要檢索和流感相關的關鍵詞如： 咳嗽、發燒、感冒藥等等來篩選數據，然後通過數學模型進行測算，這樣就能預測出大規模的流感會在哪裡出現，而且判斷非常準確。
判斷流感病毒的發生和電子商務似乎毫無關係，但它卻展現了數據互聯網時代前所未有的魔力。
正如電子科技大學互聯網科學中心主任周濤的分析，“谷歌對傳染病的預測是非常典型的大數據應用，那個預測結果本身對社會經濟也產生很大的好處，有很多國家和地區的疾控中心都在利用這些數據來判斷本地、本國的傳染病流行的原因”。
海量的數據通過運算就可以預知人們的行為，計算機就變成了能夠通曉未來的魔鏡。
2013年5月，華東師範大學一位女生為減肥，每次去食堂都打很少的飯菜，飯卡消費量驟然下降。 6月她接到一條短信：“同學你好，發現你上個月餐飲消費較少，不知是否有經濟困難？如有困難，可電話、短信或郵件我。如無困難，也請回復一下，以便下月不再重複問詢。”
這是學校“困難生預警系統”給她發的短信。平時，“系統”會自動追踪統計學生用餐消費。每到月底，“系統”會分別算出當月男生、女生的每餐平均消費值，並設置最低消費“警戒線”。如果誰的每餐平均消費值低於“警戒線”，即該性別平均消費值的60%，“系統”就會自動向他發出“關懷短信”，詢問是否存在經濟困難。
把學生們的用餐消費轉化成數據，並通過這些數據，來分析每一位學生的經濟狀況，這是典型的“大數據治校”。
大數據時代改變了科學研究的傳統思路，之前我們強調有了理論和數據，才能得到預測的結果。有了大數據之後，即便沒有理論，我們仍然能夠得到一些預測結果，它會帶給我們全新的一種研究思路和研究範式。
未來學大師托夫勒在1980年出版的著作《第三次浪潮》中，早早預言了大數據時代的來臨：“如果說IBM的主機拉開了信息化革命的大幕，那麼大數據則是第三次浪潮的華彩樂章。”