目前国内做得最好的点评网站是大众点评，用户可对任何大众点评上出现的商家信息进行点评。在大众点评的平台上，每个用户所知道的，可能仅仅是“某道菜是否好吃”、“某家美发店是否剪得好”等等，诸如此类看似简单的知识，但是如果我们不通过其他人提供内容的话，是无法知晓其是否好吃或是否剪得好。
其实众人智慧也就是所谓的“三个臭皮匠赛过诸葛亮”，没有任何一个人的知识是可以无限的，在大众点评网上出现的众人智慧有以下几大特色：
门槛低。大众点评的用户门槛几乎为零，每一个用户只要会使用手机最基本的功能，打字、拍照等，就可以参与到相关的智慧结晶中来。
免费。大众点评上目前4200万条UGC内容，每一位用户都能免费使用，而从这些内容中，用户可以借此进行决策消费，商户可以借此决策经营策略。
每个人都在贡献一点点内容，当这些看似很小的内容越积越多的时候就成为了可用于分析用户行为的大数据，大众点评再将这些内容分析处理后，以具体的数字呈现给用户。
大数据的基础是什么？当然是数据。可数据具体是什么？你的所作所为的一切记录都可以是数据。QQ聊天内容、微博、淘宝搜索商品、购买、大众点评上对商户信息的评价……都是数据。
有了基础数据，再采用科学的分析和处理，才能产生用户端的价值。如果没有合用的数据，那就是“巧妇难为无米之炊”。
具象到用户端，大数据根据用户以往购买数据的积累和关联度测试，可以得出该用户喜好条纹、有品质的衣服等信息，因此可以针对性给其反馈不同的搜索结果。这种应用阿里巴巴已经在尝试，随着各种数据的丰富，精准度会越来越高。
站在品牌商的角度，可以从大数据中得到，用户关心的那些流行因素，还可以结合往年的天气预报信息，今年会偏冷还是偏热，以及不同区域用户对不同流行因素的反馈，有了这些信息再来生产衣服，可以大量减少库存。
Netflix的大数据应用被业内传为经典案例。作为世界上最大的影片租赁服务商，通过用户行为的大数据分析得出社交网络、七宗罪的导演Fincher非常受欢迎，而Spacey主演的片子表现都不错，外加英剧版《纸牌屋》很受欢迎，于是出品了火到不行的《纸牌屋》。
而大众点评上的点评信息具体到产品上就是，一个热爱吃牛排的人，当他在搜索附近美食的时候，提供牛排的商户会排到优先的位置。这个只是简单应用，随着数据的丰富，大众点评可以直接给你建议，附近哪个商户的六分熟的菲力牛排最符合你的口味。这些信息对用户来说才更为智能和贴心。
当然，大众点评整个大数据应用的神秘面纱才被掀开一点，更多在概念和想法阶段，之后还有很长的路需要走。
