การพยากรณ์อากาศถือเป็นความท้าทายอย่างมากโดยพิจารณาจากจำนวนตัวแปรที่เกี่ยวข้องและการโต้ตอบที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรเหล่านั้น การเพิ่มขึ้นอย่างมากในความสามารถในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลได้ช่วยเพิ่มความสามารถในการพยากรณ์อากาศให้มากขึ้นเพื่อหาเวลาและความรุนแรงของพายุเฮอริเคนน้ำท่วมพายุหิมะและเหตุการณ์สภาพอากาศอื่น ๆ
ตัวอย่างหนึ่งของการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการคาดการณ์สภาพอากาศคือ Deep Thunder ของไอบีเอ็ม ซึ่งแตกต่างจากระบบพยากรณ์อากาศหลายแห่งซึ่งให้ข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ในวงกว้าง Deep Thunder จะให้การคาดการณ์สถานที่ที่เฉพาะเจาะจงมากเช่นสนามบินเดียวเพื่อให้เจ้าหน้าที่ท้องถิ่นสามารถรับข้อมูลที่สำคัญในเวลาจริงได้ นี่คือตัวอย่างของข้อมูลที่ Deep Thunder สามารถให้ได้:
จำนวนหิมะและฝนที่จะตกอยู่ในพื้นที่เฉพาะ
การคาดการณ์ของพื้นที่ที่มีน้ำท่วมมีแนวโน้มที่จะรุนแรงที่สุด
> ตำแหน่งที่ตั้งที่น่าจะมากที่สุดของสายไฟที่มีการยุบตัว
การประมาณพื้นที่ที่มีความเร็วลมสูงที่สุด
ตำแหน่งที่สะพานและถนนน่าจะได้รับความเสียหายจากพายุ
ข้อมูลนี้จำเป็นสำหรับการวางแผนเหตุฉุกเฉิน การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เจ้าหน้าที่ท้องถิ่นสามารถคาดการณ์ปัญหาที่เกิดจากสภาพอากาศได้ดีขึ้นก่อนที่จะเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่นผู้วางแผนสามารถเตรียมการอพยพพื้นที่ที่มีพื้นที่ต่ำซึ่งอาจจะมีน้ำท่วม นอกจากนี้ยังมีความเป็นไปได้ที่จะวางแผนปรับปรุงสิ่งอำนวยความสะดวกที่มีอยู่ (ตัวอย่างเช่นสามารถอัพเกรดสายไฟที่มีแนวโน้มที่จะถูกปิดใช้งานโดยลมหนัก)
ไอบีเอ็มยังให้พลังการประมวลผลมหาศาลแก่สำนักงานอุตุนิยมวิทยาเกาหลีใต้ (KMA) เพื่อใช้เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่อย่างเต็มที่ KMA รวบรวมข้อมูลข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาได้มากกว่า 5 เทราไบต์ในแต่ละวันซึ่งต้องใช้ปริมาณการจัดเก็บและการประมวลผลที่น่าทึ่งเพื่อวิเคราะห์ การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ KMA จะสามารถปรับปรุงการคาดการณ์เกี่ยวกับความแข็งแรงและตำแหน่งของพายุโซนร้อนและระบบอากาศอื่น ๆ ได้
เทราไบต์มีค่าเท่ากับหนึ่งล้านล้านไบต์ นั่นคือ 1, 000, 000, 000, 000 bytes ของข้อมูล คุณจะเขียนหนึ่งล้านล้านไบต์ในสัญกรณ์ทางวิทยาศาสตร์เป็น 1 0 x 10
12
ในมุมมองนี้คุณจะต้องมีแผ่นดิสก์ประมาณ 1, 500 แผ่นเพื่อจัดเก็บเทราไบต์เดียว รวมถึงกรณีพลาสติกของพวกเขาที่จะกองขึ้นเป็นหอสูง 40 ฟุตของแผ่นซีดี อีกตัวอย่างหนึ่งของการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการคาดการณ์สภาพอากาศเกิดขึ้นในช่วงพายุเฮอริเคนแซนดี้ในปี 2012 - "พายุแห่งศตวรรษ "ศูนย์เฮอริเคนแห่งชาติสามารถใช้เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคาดการณ์แผ่นดินไหวของพายุเฮอริเคนภายใน 30 ไมล์เต็มห้าวันล่วงหน้า นั่นคือความถูกต้องมากขึ้นจากสิ่งที่เป็นไปได้แม้กระทั่งเมื่อ 20 ปีก่อน ผลที่ตามมา FEMA และองค์กรด้านการจัดการภัยพิบัติอื่น ๆ จึงเตรียมพร้อมที่จะรับมือกับความยุ่งเหยิงที่ดีกว่าที่พวกเขาอาจเกิดขึ้นในช่วงปี 1990 หรือต้นปี ผลกระทบที่น่าสนใจอย่างหนึ่งของการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลสภาพอากาศเพิ่มเติมคือการปรากฏตัวของ บริษัท ที่ขายประกันที่กำหนดเองเพื่อป้องกันความเสียหายจากสภาพอากาศ ตัวอย่างหนึ่งคือ Climate Corporation ซึ่งก่อตั้งขึ้นในปี 2549 โดยอดีตพนักงานของ Google สองคน Climate Corporation จำหน่ายบริการพยากรณ์อากาศและการประกันภัยเฉพาะสำหรับเกษตรกรที่ต้องการป้องกันความเสี่ยงต่อความเสียหายของพืชผล บริษัท ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อหาประเภทของความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับพื้นที่เฉพาะโดยพิจารณาจากข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับความชื้นชนิดของดินผลผลิตพืชที่ผ่านมาและอื่น ๆ
การทำฟาร์มเป็นธุรกิจที่มีความเสี่ยงสูงเป็นพิเศษเนื่องจากตัวแปรของสภาพอากาศสามารถคาดการณ์ได้ยากกว่าตัวแปรที่มีผลต่อธุรกิจอื่น ๆ เช่นอัตราดอกเบี้ยภาวะเศรษฐกิจเป็นต้น ถึงแม้จะมีการประกันฟาร์มมาจากรัฐบาลสหรัฐ แต่ในหลาย ๆ กรณีก็ไม่เพียงพอที่จะพบกับความเสี่ยงที่เฉพาะเจาะจงมากกว่าที่ทำให้เกิดภัยพิบัติแก่เกษตรกรแต่ละราย Climate Corporation จะเติมช่องว่างในการประกันภัยของรัฐบาลกลางซึ่งจะเป็นไปไม่ได้ที่จะนำเสนอโดยไม่ต้องเข้าใจถึงปัจจัยเสี่ยงที่เกษตรกรแต่ละรายได้รับ ในอนาคตเมื่อมีข้อมูลมากขึ้นจะมีผลิตภัณฑ์ประกันภัยเฉพาะ (เฉพาะเช่นการประกันพืชเฉพาะ) มากขึ้นเท่านั้น
