在介绍完大数据时代来临，给各行各业带来巨大挑战之际，凌琦还为大家分享了来自电信和金融等行业的大数据应用及大数据管理和挖掘的内容。
电信和金融行业大数据
凌琦表示，在大数据时代下，电信运营商面临诸多挑战。当代的数据来源相比以往更加多样，其中包括语音、短信、GPRS数据、3G、WLAN。电信自己运行过程中有大量的基站数据、客户数据在产生，这些数据很多形式上以大数据的形式存在。这些数据是非常巨大的，而巨大的不光是它的规模，同时它的成长量每天2个TB的数据。
凌琦在第二届大数据世界论坛上做精彩发言
金融与各行各业有着紧密的关系。如何使金融业聚合性数据获得分析，这也是大数据研究中非常重要的一个方向。
智慧城市和互联网下的大数据
近年来备受关注的智慧城市，其中所所涵盖的智能楼宇、智能移动监控、气象监控，还有污染的监控。在智能城市中它的数据绝大多数由机器生成，7-24小时产生数据，数据量巨大，数据产生速度快。这些流式分析、实时分析、模式挖掘将是在智慧城市当中是对大数据非常大的挑战，当然也意味着很大的机会。
管理数据并挖掘价值
大数据背后，潜藏的是巨大价值。存储、管理数据之后，对大数据进行价值挖掘，这也是我们研究大数据、推动大数据应用的主要议题之一。为此，凌琦补充说道，大数据背后的3个V这个，还特别需要有价值（value）。
而当前环境中，社交网络、视频网络等领域都不能使用传统的惯性系数据库对大数据进行分析和存储，更不能实现流式的分析和价值挖掘。大数据是对已有关系型数据库、关系型数据类型的有益补充。
基于Intel高性能处理器平台保障大数据方案实现最优
关系型数据在过去几年得到了长足发展，将数据库装入内存实现高速处理并实时反馈处理结果，这些关系型数据库获得的关键性进展，也能够在英特尔高性能处理器平台上获得有力支撑。
