管理和利用龐大資料集環境資料的資料量和多樣性將以指數形式成倍增加，將對基礎設施傳、管理和儲存這些資料提出極大的需求，也要求更大計算能力模擬使用它。這也為公立和私營機構研究人員專業化服務提供了新機遇。一個例子是利用新的觀測源，例如放置在汽車重感測器。想象一下，成千上萬感測器在市區提供實時的氣象資訊，天氣預測模型透過資料海嘯的處理，用於對傳統的基於物理學的模擬方法進行加強。提高模型的解析度高解析度模型是一個關鍵因素，它以更好地評估長期氣候系統狀態，提高氣象預報能力，特別是對災害性天氣的預報能力。美國國家大氣研究中心和伊利諾伊大學的研究人員使用藍水(Blue Waters)超級計算機對於桑迪(Sandy)颶風的模擬，已經提高到500米解析度，相當於幾個街區的預報。解決技術障礙鑑於天氣建模和分析變得更加資料密集型，需要更大計算能力，究人員必須更加關注效能瓶頸，如記憶體、I / O、互連延遲和頻寬。天氣模擬需要成千上萬微處理器並行運算，突破硬體和軟體的可擴充套件性限制。此外，可擴充套件的作業系統、編譯器和應用程式庫正在發揮作用。最終，底層技術基礎設施必須緊密整合，支援模擬和分析工作流程。基礎設施提供模擬和資料驅動的分析能力，支援常規高解析度天氣預測，推動專業氣象服務。未來氣象預報所需要能力，我們甚至不能想象：是從64年前什麼時候開始預測天氣的。超級計算機創新至今跟上了社會發展的需求，而且它有望在未來幾年內提供新的解決方案。

我們平常收到的天氣預報一般要經過三個步驟才能完成：首先是氣象資料的收集，然後對氣象資料進行分析、計算，最後得到預報結論併發布。2016年5月27日，中國氣象局公共氣象服務中心與阿里雲在杭州宣佈達成戰略合作，開始了國內在大資料指導天氣預報上的實踐

大資料就好比一個工具，我們可以透過它來分析未來的事情。天氣預報，預報得就是這些資料分析。對於大家經常遇到天氣不準時，資料分析達到的效果，跟實際發生有所不同，是很正常的，計劃永遠也趕不上變化。