米アマゾン・ドット・コムは、クリスマス前に爆発的に増加するネットでの注文を確実・迅速に処理するため、自前の大量データ処理システム（Dynamo）を開発した。2012年のクリスマス商戦のピーク時には、世界中で1日に2650万件の注文と1560万件の商品発送をこなした。このシステムを活用して種々の解析予測を行い、企業運営に活用している。
米アマゾン・ドット・コムは、クリスマス前に爆発的に増加するネットでの注文を確実・迅速に処理するため、自前の大量データ処理システム（Dynamo）を開発した。2012年のクリスマス商戦のピーク時には、世界中で1日に2650万件の注文と1560万件の商品発送をこなした。このシステムを活用して種々の解析予測を行い、企業運営に活用している。
あるユーザーの過去の購買、検索、閲覧、返品、評価などの履歴や、他のユーザーの過去履歴、流行などに関する外部データを掛け合わせてユーザーが興味を持ちそうな商品を予測。画面に表示したり、電子メールを送ったりする。さらに電子書籍端末の「Kindle」では、どんな本をいつどこまで読んだか、どこにハイライト設定したのかなどの情報を取得。端末にオススメ書籍を表示したり、メールでレコメンドしたりする。
商品のレコメンドと同様に過去の履歴と外部のデータを掛け合わせ、売れ行きを予測。商品の品揃えや発注量を管理し、迅速に出荷でき、かつ無駄な在庫を持たないように最適化してコストを削減する。
過去の履歴をもとに不正な利用パターンを割り出して、不正の疑いのある取り引きに警告のフラグを立てる。
物流倉庫内で商品をピックアップする際の移動を最低限に抑えられるよう、一緒に注文されることが多い商品同士を近くの棚に配置する。過去の注文履歴を利用する。
米アマゾンウェブサービス（AWS）では、ビッグデータ処理用のクラウドコンピューティング基盤を外部にサービスとして提供している。処理量が急激に増えたり減ったりする特性のあるネットサービスなどの企業が、無駄な先行投資を必要とせず安価に利用できるのが特徴だ。AWSでは、データを保存する単位であるオブジェクトの提供数が1.3兆個に達し、1秒平均で83.5万件のリクエストを処理している（2012年11月時点）。
