气象数据一贯以复杂繁多而著称，甚至大数据技术的迅猛发展也与气象、航天等拥有庞大数据领域的迫切需求不无关系。

      现在地面气象观测站大约有4万个，每10分钟观测一次，未来还将加密至分钟级；在空间密度上与过去20年相比，至少增加20倍，频度增加60倍，地面及高空观测信息总量增加了1200倍。

      由于地面和高空观测站的迅速增加，我国现在每年新增的气象数据已达到PB量级（1PB=1024TB，1TB=1024GB），较上世纪90年代增长了数千倍，并仍在快速增长中。气象部门需要永久保存的数据目前约有4PB～5PB，年增量约1PB。

        随着气象数据转变为气象大数据，传统气象服务模式的瓶颈也渐渐凸显出来。

l专业气象服务缺失：

      传统气象服务模式主要集中在专业气象预报方法库、各行业专家经验预测库和专业气象预报产品库等预报服务项目上，而气象科技要求较高的专业气象服务发展缓慢，导致专业气象服务能力与用户需求差距越来越大，服务缺位的问题越来越突出。

l公共气象服务能力难以满足公众要求：

      传统气象服务模式是政府单一向社会提供气象咨询服务，气象部门在保障基本气象业务正常运转的前提下，向社会提供最大限度的公共气象服务（常规气候资料检索服务及行业气候背景档案咨询服务）。而由于气象部门承担的政府职责是向社会提供均等的基本公共气象服务，不可能也不应该投入很多的资源提供全部的公共气象服务，这就使得基层台站普遍存在人员少，事务多而杂，各项工作疲于应付，很难深入开展各项资深咨询业务。

l气象信息不准确、产品供给不及时以及气象信息传递存在阻碍性：

      预报气象变化的能力是气象科技服务的基础，但是这个过程很容易发生数值偏差，如果产品工作人员不能及时修订数据错误，就会使气象信息的精确度大打折扣。而当气象服务的供给不能及时，受到地域性的延迟和耽误时，容易导致气象信息发生阻碍。

     传统气象服务模式存在的这些问题给气象大数据行业带来了前所未有的机遇和挑战。

      在今年1月20号的云栖大会上海峰会上，阿里就宣布将和中国气象局公共气象服务中心、中国天气网、华风象辑达成合作，共同深挖气象大数据的商业价值。

      而国外由于气象大数据公开时间较早，对这方面的价值挖掘更为成熟。

      早在2004年，沃尔玛就对气象数据有所涉猎。当沃尔玛对每一个顾客具体购买时间和购买当日的天气进行分析后发现，每当在季节性飓风来临之前，不仅手电筒销售量增加了，而且POP-Tarts蛋挞（美式含糖早餐零食）的销量也增加了。之后沃尔玛根据分析结果对手电筒和蛋挞的陈列位置进行了调整，这一举动使得相关产品的销量大增。

      近年来，美国气象频道（Weather Channel）更是借助大数据风潮从一家有线电视网络华丽转身成为基于对人们查看天气情况的时间、地点和频次的分析预测消费者行为的机构。

      该公司积累了超过75年的气象信息，覆盖北美等地区的天气、露点、云量等方面的数据。Weather Co之前一直向航空公司和能源交易商销售天气预报服务。而现在，该公司正通过结合天气信息以及来自移动设备的数据，向更加广泛的消费品公司营销推广其广告平台。

      比如对于洗发水而言，在高温湿热的地区查看天气的女士，应该向她推送柔顺产品。而如果她处于低湿度的地区，她的头发没有弹性，那就应该向她投放富弹性配方洗发水的广告。

      气象大数据预测不仅为快消品行业所需，在工艺品上也同样有它的价值。Weather Co发现工艺品的销量飙涨并不是发生在雨天期间，而是预报的雨天到来的3天前。WeatherFX之后便建议工艺品零售商考虑在预报的雨天到来的3天前投放广告。

     大咖们都发现了气象大数据中蕴含的金矿，看了这些大咖的案例后，你知道怎么玩转气象大数据了吗？