大数据的应用及其发展趋势
大数据技术的应用与发展趋势
大数据技术的应用与发展趋势随着信息技术的飞速发展，大数据技术逐渐成为各个行业的关注焦点。
本文将探讨大数据技术的应用与发展趋势。
一、大数据技术的应用领域大数据技术广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 商业分析与决策支持：大数据技术可以帮助企业挖掘市场趋势、消费者行为、竞争对手情报等信息，为商业决策提供支持。
2. 健康医疗：利用大数据技术，可以分析海量的医疗数据，提高疾病早期诊断准确率，提供个性化的医疗服务。
3. 交通运输：大数据技术可以对交通流量进行实时监测和预测，提高交通管理效率，减少拥堵情况。
4. 城市规划：通过分析大数据，可以了解城市居民的出行模式、消费习惯等，为城市规划提供科学依据。
5. 金融领域：大数据技术可以对金融市场进行监测和预测，降低金融风险，提高金融决策的准确性。
二、大数据技术的发展趋势1. 数据安全性：随着大数据的快速发展，数据的安全性成为了一个重要问题。
未来的大数据技术将更加注重数据的隐私保护和安全存储，采取更加严密的加密技术和访问控制机制。
2. 机器学习与人工智能：大数据技术与机器学习、人工智能结合，将会推动这些领域的快速发展。
通过大数据的分析和挖掘，可以让机器学习和人工智能系统变得更加智能化、自适应。
3. 边缘计算：传统的大数据处理往往需要将数据传输到中央服务器进行处理，这样会产生较高的网络开销和延迟。
边缘计算将大大降低数据处理的延迟，将更多的处理任务放在离数据产生源头的边缘设备上。
4. 数据集成与共享：大数据技术的发展促进了不同数据源的集成和共享。
未来，更多机构和组织将会建立数据合作伙伴关系，共享数据资源，实现互利共赢的局面。
5. 数据伦理与法律法规：随着大数据技术的广泛应用，数据伦理和法律法规问题变得日益重要。
未来的发展趋势是制定更加详细和完善的数据保护和使用准则，促进数据的合法合规使用。
综上所述，大数据技术已经广泛应用于各个领域，并且在不断发展中。
随着技术的进一步成熟和应用场景的拓展，大数据技术的应用前景将会更加广阔。
大数据技术发展趋势及前景展望
大数据技术发展趋势及前景展望尊敬的读者：随着信息社会的快速发展，大数据已经成为全球范围内热门的话题。
本文将探讨大数据技术的发展趋势以及其前景展望，为您呈现一张大数据技术发展的全景图。
一、大数据技术的发展趋势1. 数据量的爆炸性增长：随着互联网的普及和物联网的发展，全球产生的数据量呈现指数级的增长。
据统计，到2025年，全球数据量将达到175ZB。
这将推动大数据技术的快速发展。
2. 数据多样性：不仅仅是数量的增长，数据的多样性也是大数据技术发展的一个重要趋势。
除了传统的结构化数据外，半结构化和非结构化数据的增加也使得大数据技术需要更强大的分析能力和处理能力。
3. 实时性要求的提升：随着互联网的高速发展，用户对信息的获取速度要求越来越高。
大数据技术需要具备实时处理和分析的能力，以满足用户的需求。
4. 云计算与大数据的融合：云计算技术的快速普及也为大数据技术的发展提供了更多的可能性。
云计算的弹性和高性能使得大数据处理更加灵活高效，提升了大数据技术的可操作性。
二、大数据技术的前景展望1. 商业智能和数据分析的应用：大数据技术的发展将推动商业智能和数据分析的应用。
通过对大数据进行深度分析和挖掘，企业可以更好地理解客户需求和市场趋势，从而制定更准确的营销策略和业务发展方向。
2. 数据安全和隐私保护的挑战：随着数据的增长和应用的广泛，数据安全和隐私保护问题变得愈发重要。
大数据技术发展的前景之一是解决数据安全和隐私保护的挑战，为用户提供更可信赖和安全的数据环境。
3. 人工智能的发展与大数据技术的结合：大数据技术和人工智能的结合将成为未来的重要趋势。
通过对大数据的分析和挖掘，人工智能系统可以获得更准确的数据输入，从而提高自身的学习和决策能力。
4. 跨界融合创新的推动：大数据技术的应用正逐渐涉及到各个领域，推动了不同领域之间的融合创新。
例如医疗领域的大数据分析可以提供更准确的诊断结果，金融领域的大数据应用可以改善风险评估等。
互联网大数据的应用与发展
互联网大数据的应用与发展随着互联网的不断发展，大数据也在井喷式的增长。
互联网大数据不仅是现代社会的重要资源，也是许多企业及政府机构分析、预测、管理等方面所必须依赖的工具。
近年来，互联网大数据的应用已经成为了人们关注的热点之一，本文将从应用场景、技术效益、发展趋势等方面，探讨互联网大数据的应用与发展。
一．应用场景互联网大数据可以在多个领域展现它的应用场景，例如金融行业、医疗保健、交通运输、零售业，以及社交网络等。
下面我们将从一些常见的应用场景来探讨它在互联网大数据上的应用。
1.金融行业金融业已经成为了互联网大数据应用的一个重要领域。
银行、证券公司、保险公司等企业利用大数据增强了业务的收益，并为消费者提供了更好的服务。
例如，通过对金融市场上的大量数据进行分析，银行可以更好地预测市场趋势，为客户提供最佳的投资建议。
2.医疗保健互联网大数据在医疗保健行业中的应用具有重要意义。
例如，通过收集病人的医疗数据，医疗机构可以进行新的医药研究及疾病研究。
此外，医疗机构也可以准确地诊断病症，制定个性化的治疗方案等。
3.交通运输交通运输领域是另一个重要领域，在这个行业中，互联网大数据已经成为了重要的利器。
例如，通过对交通路线的运营数据进行汇总和分析，交通管理部门可以进行公交线路及车站优化，减少城市拥堵，提高整体交通效率。
4.零售业在互联网大数据的影响下，零售业也开始探寻新的市场前景。
通过对消费者行为的分析，零售企业可以更加准确地预测市场趋势，并制定更好的营销策略。
此外，企业还可以提高供应链的可靠性和效率，提高生产跟踪及物流管理效果。
5.社交网络社交网络中的数据来源丰富，为互联网大数据的应用带来了大量的数据分析机会。
通过对社交网络的用户行为数据、用户好友关系等数据进行分析，网络公司可以开发出更多的社交网络应用。
二、技术效益互联网大数据的应用使得许多企业受益匪浅。
它在企业中发挥了极大的作用，有如下三个方面的技术效益：1.提高效率互联网大数据对企业的效率提升提供了有力帮助。
大数据的应用与发展
大数据的应用与发展随着社会信息化的推进，大数据正逐渐成为多个领域的核心资源，对我们的生活和工作都产生了深远的影响。
本文将从应用和发展两个角度探讨大数据的现状和未来发展趋势。
一、大数据的应用1. 商业领域大数据已经成为商业分析的重要工具。
通过收集和分析消费者行为、用户偏好和市场趋势等各种数据，企业可以更好地了解市场和顾客，提高产品质量、营销策略和客户服务体验。
例如，亚马逊的“用户偏好引擎”可以根据用户的搜索历史和浏览记录来向他们推荐相关产品，提高购物的满意度和便利性。
2. 医疗卫生领域大数据也对医疗卫生领域带来了巨大的革命。
医疗机构可以通过大数据分析来识别疾病模式和风险因素，提高诊断和治疗效果。
此外，医疗大数据分析还可以帮助保险公司更好地制定保险政策，降低风险和成本。
3. 城市规划和管理城市规划和管理也是大数据的一个重要领域。
通过对城市交通、能源、环境和社会等方面的数据进行分析，城市管理者可以更好地了解城市的情况和需求，采取更有针对性的规划和政策。
例如，纽约市的“开放数据计划”可以让公众获得城市交通、房地产和环境等方面的数据，以及与政府的交互，大大提高了城市治理的透明度和效率。
二、大数据的发展1. 人工智能人工智能已经与大数据紧密联系在一起。
大数据提供了支持人工智能学习和分析的海量数据，而人工智能可以通过深度学习和机器学习等技术来处理和提取数据，为各个领域提供更高效、更智能的服务和解决方案。
例如，谷歌的“阿尔法狗”通过学习数百万的棋谱数据，最终战胜了人类的世界冠军。
2. 云计算云计算的出现为大数据的处理和存储提供了更高效和便捷的方式。
云计算提供了可扩展的硬件和软件资源，使得企业和个人都可以更好地管理和分析海量数据。
未来，随着云计算技术的不断完善和普及，大数据的发展也会更加迅速和广泛。
3. 数据安全和隐私大数据的发展也面临着数据安全和隐私的挑战。
随着数据量的增加，数据泄露、身份盗窃和黑客攻击等问题也变得越来越严峻。
大数据智能技术的发展及其应用前景
大数据智能技术的发展及其应用前景随着互联网技术的不断发展，大数据时代已经到来。
大数据时代，数据量极其庞大，如果用传统的手段进行数据处理，效率会极其低下，因此，为了更好地利用这些数据，智能技术成为了必不可少的一部分。
大数据智能技术的快速发展，不但在科技领域起到了巨大的推动作用，也在生活中产生了直接的实用价值。
一、大数据智能技术的发展趋势1、算法创新：大数据处理离不开算法的优化，因此算法的创新越来越受到重视，机器学习、人工智能等算法得到了广泛应用。
2、云计算平台：云计算先进的硬件设施和技术架构，使得大数据处理更加高效，同时也使得机器学习等技术更加容易实现。
3、可视化技术：可视化技术可以将大量无序的数据转化成更直观、易理解的图形，帮助用户快速对数据进行分析和决策。
二、大数据智能技术的应用前景1、商业领域在商业领域中，大数据智能技术可以帮助企业进行市场调查、数据分析、用户行为分析等工作。
通过这些分析，企业可以更好地了解消费者需求，提高产品质量和市场竞争力。
例如，在电商行业，大数据技术可以帮助企业筛选目标消费者群体，根据用户历史购买记录进行产品推荐，从而提高销售额；在金融领域，大数据技术可以降低风险，提高财务安全性，同时还可以帮助金融机构根据用户信息制定个性化金融服务。
2、医疗领域在医疗领域中，大数据智能技术可以帮助医生进行疾病诊断、药物治疗、医疗管理等工作。
同时，通过搜集和分析大量的医疗数据，可以帮助预防疾病的发生，改善医疗服务水平。
例如，在疫情期间，大数据技术可以帮助医疗机构进行疫情监测、病情预测和治疗方案制定。
同时，医疗机构还可以利用大数据技术进行医疗管理，提高医疗效率，提高医疗服务质量。
3、智慧城市在智慧城市建设中，大数据智能技术可以帮助城市管理者实现智能化管理。
通过对城市的各种数据进行搜集和分析，可以帮助城市管理者进行城市规划、交通疏导、环境改善等工作，提高城市的智能化程度和市民的生活质量。
例如，在城市交通建设中，大数据技术可以帮助城市管理者优化交通路线，提高交通管理效率，降低拥堵率。
大数据技术发展趋势及未来应用
大数据技术发展趋势及未来应用近年来，大数据技术逐渐成为了人们关注的焦点。
它可以帮助我们分析海量数据、挖掘信息、进行预测和决策，给生产、生活、科学研究等方面带来了极大的便利。
那么，大数据技术的发展趋势及未来应用又是怎样的呢？一、发展趋势1、智能化大数据的挖掘和分析需要大量的算力和数据处理能力，而人工智能技术则可以提供这些能力，使大数据分析、决策更趋于智能化。
未来，大数据和人工智能技术将会进一步结合，形成更为智能化的大数据分析和应用系统。
2、多样化随着数据生成和存储的方式的丰富和变化，大数据的来源和形式也日益多样化。
未来大数据技术和应用将更加多元化，数据类型、分析手段、应用场景等等都将更为丰富多彩。
3、云化云计算技术使得大数据的存储和处理更加方便、高效和灵活。
未来大数据技术将借助云平台、云计算等技术，将大数据存储、计算、分析和应用等环节都可以在云端实现，使得大数据的应用从地理和分布式的限制中摆脱出来，有更大的灵活性。
二、未来应用1、医疗健康医疗领域一直是大数据技术的重要应用领域之一。
通过大数据技术分析和建模，可以提高疾病预测和诊断的准确性，帮助医疗机构提高服务和效率。
未来，随着医疗技术和数据的不断积累，大数据技术将成为医疗健康领域的重要驱动力。
2、智慧城市大数据汇聚和分析可以为城市规划、交通、环保、安全等各个方面提供有效的支撑。
未来智慧城市将会更加精细化、智能化，基于大数据、物联网和人工智能技术，实现全面的城市监测、预警、管理和服务，提升城市的管理和生活水平。
3、金融风控金融行业是大数据技术最早和最典型的应用领域之一，大数据技术可以快速、准确地识别和分析风险，降低不良资产风险和信用风险。
未来，大数据技术将更加广泛地应用于互联网金融、智能投资、区块链等金融领域，为金融业提供更为精细化、高效化的服务。
4、教育科研大数据技术可以帮助教育行业实现智慧化、个性化、教育理念普及等目标，使学习过程更加精细化、系统化、高效化，提高教育效果和教育质量。
大数据技术的发展和应用趋势分析
大数据技术的发展和应用趋势分析大数据技术是目前科技领域最热门的话题之一，伴随着数字化时代的到来和互联网的高速发展，数据量呈现出指数级增长，因此大数据技术的出现显得尤为重要。
那么，大数据技术的发展和应用趋势又有哪些呢？一、大数据技术的发展趋势：1. 智能化：随着人工智能技术的快速发展，大数据技术也会向智能化的方向不断发展。
这就意味着大数据技术将更加注重数据的智能分析和利用，以实现更加准确、快速、高效的数据处理效果。
2. 集成化：大数据技术主要涉及到数据采集、存储、处理和分析等多个环节，未来的趋势是对这些环节进行统一的集成化，形成一个完整的大数据生态系统。
这种模式下，大数据技术可以更加高效、智能地处理海量数据，进一步提升其应用效果。
3. 安全化：随着大数据应用范围的不断拓展，数据的安全性逐渐成为一个难以忽视的问题。
未来的大数据技术将更加注重数据的安全保障，加强对数据的管理和控制，保证数据不受恶意攻击和泄露。
二、大数据技术的应用趋势：1. 人工智能：人工智能是未来大数据技术最重要的应用方向之一。
人工智能技术可以通过对大数据的分析和处理，提取出有用的信息、知识和规律，从而实现更加智能化和自动化的数据分析和应用。
2. 云计算：随着云计算技术的不断成熟和普及，大数据技术将更加广泛地应用于云计算领域。
云计算可以将不同的计算资源整合成一个统一的虚拟环境，从而降低数据处理和存储的成本，并实现跨地域、跨组织的大数据共享和协同分析。
3. 移动互联网：移动互联网时代的到来，为大数据技术的应用带来了更加广阔和多样化的空间。
通过移动互联网技术，可以将相关数据进行无线传输和共享，实现实时数据分析和应用，从而提升企业和个人的工作效率和生活品质。
三、大数据技术的发展和应用面临的挑战：1. 数据质量问题：目前大数据技术面临的最大问题之一是数据质量问题。
由于数据来源的不一致和数据质量的不稳定性等原因，大数据分析结果往往存在误差，这会对数据应用的效果造成一定的影响。
大数据技术的发展趋势与前景展望
大数据技术的发展趋势与前景展望随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为了当今社会的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和广泛的应用领域，吸引了众多企业和研究机构的关注。
本文将探讨大数据技术的发展趋势以及其前景展望。
一、大数据技术的发展趋势1. 数据量的爆炸式增长随着互联网的普及和物联网的兴起，数据量呈现爆炸式增长的趋势。
根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据量将达到175ZB（1ZB=1021B），相当于每个人每天产生1.7MB的数据。
这种数据量的爆炸式增长对大数据技术提出了更高的要求。
2. 多样化的数据类型除了传统的结构化数据，如数据库中的表格数据，大数据技术还需要处理非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
这些多样化的数据类型对大数据技术的处理能力和算法提出了更高的要求。
3. 实时性的需求随着物联网的发展，越来越多的设备和传感器产生的数据需要实时处理和分析。
实时性成为了大数据技术的一个重要发展方向。
实时数据处理技术的发展将使得企业能够更快地做出决策，并提供更好的用户体验。
4. 人工智能与大数据的结合人工智能技术的快速发展为大数据技术带来了新的机遇。
通过将人工智能算法应用于大数据分析中，可以挖掘出更深层次的信息和规律。
例如，通过机器学习算法可以对大规模数据进行分类和预测，从而为企业决策提供更准确的依据。
二、大数据技术的前景展望1. 商业应用的广泛推广大数据技术在商业领域的应用前景广阔。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提高运营效率等。
例如，电商企业可以通过分析用户的购买行为和偏好，精准推荐商品，提高销售额。
随着大数据技术的不断发展，商业应用的广泛推广将成为大数据技术的重要发展方向。
2. 政府决策的智能化大数据技术在政府决策中的应用也具有巨大的潜力。
通过对大数据的分析，政府可以更好地了解社会经济状况、民生需求等，从而制定更科学、更有效的政策。
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“ 利润为中心” 向“ 客户为中心” 的转变， 从“ 关注整体” 向“ 关注个
体” 的转型 。 大数据应 用已经在金融行业逐步 推进 ，形 成了一些较为典 型的业务类 型 ， 如高额金融交易与小额信贷等 。高频金融交易 的 实时性要求非常高 ， 数据规模非常大 。如沪深两市 ， 尽管每天只 有４ ｈ的交易时 间， 却能产生 ３亿条 以上 的逐笔成 交数据 ， 而随 着时间的推移 ，其 数据 规模会越来越大 。与其 他数 据的不 同点 是， 这些数据在金融领域具有较高的分析价值。金融投资研究机 构对历史数据与实时数 据进行挖掘 、 创新 ， 从 而创造和改进数量 化交易模型 ，并将其应 用在 基于计算机模 型的实时证券交易过
山西科技
文章编号 ： １ ０ ０ ４ — ６ ４ ２ ９ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ — ０ ０ ９ ５ — ０ ２
Ｓ Ｈ Ａ Ｎ Ｘ Ｉ Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ Ａ Ｎ Ｄ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ ０ Ｌ ０ Ｇ Ｙ
２ ０ １ ４年 第 ２ ９ 卷
第２ 期
收稿 日期 ： ２ ０ １ ４ 一 ｏ １ — ２ ６
参考文献
多年来 ， 小额贷款是大银行对小企业贷款的瓶颈 。小企业苦 于无抵押物 ， 一直很难从银行 申请到贷款 。但小企业 在中国又是
［ １ ］ 雷曜 ， 陈维． 大数据在互联 网金融发展 中的作用 ［ Ｊ ］ ． 中国改
革， ２ ０ １ ３ （ ７ ） ： ４ ４ — ４ ７ ．
星罗棋布 ， 拥 有巨大的贷款市场 。这个 问题 多年来 一直难以解
网、 云计算 、 移动互联 网、 车联 网 、 手机 、 平板 电脑 、 Ｐ Ｃ以及遍布全
示， 这是 中国经济转 型的一个 信号 ， 这一年可谓是 电商 的“ 井喷 ” 之年 。２ ０ １ ３年“ 双 十一 ” 光棍 节 的淘宝销售 记 录高 达 ３ ５ ０ ． １ ９亿 元 。回顾 自 ２ ０ ０ ９年淘宝在 １ １ 月１ １日发起 的“ 品牌商 品五 折优
大家一定还记 得 ２ ０ １ ２年 “ 双十一” 光棍节 的淘宝 销售记录 。
一
资产 由原来 的实 物形 态延 伸到数据领域 ，我们 日 常生活 中通过 路 由器 、 家电 、 汽车等具 有智能 功能并具备联 网功能 的物品 ， 其
运动 中所产生 的大量 数据 ， 也将成为我们资产 的一 部分 ， 且有 可 能上升为头号资产。这些 资产将对我们 的生活产生巨大的影 响。 其三是 它的数据 变现 。有 了数据资产 ， 就要通过分析来挖 掘 资产的价值 ， 然后变现为用户价值 、 股东价值 ， 甚至是社会价值 。
的女 儿。一个月后 ， 这位父亲又向超 市经理致歉——他 的女儿确
个环节 ， 这种变化多端 的数据在运动 中呈现 出加 速增长 的趋势 。
通过对这些数据进行 不同侧重 、 不 同领域 的处理 ， 就可能得 出较
为精准 的判 断 ， 再施 以相应 办法付诸 实施 ， 就会产生 意料 中的结
果 。这是 目前大数据吸引人们关 注的原 因所在 。 抛开大数据 的表 面现象 ，我们 从 ３个方面来看 大数 据的精
惠 ”活动 以来 的 ５年 间 ，当天成交 额 由 ２ ０ ０ ９年的 １ 亿 元经 过
２ ０ １ ０ 年的 ９ ． ３ ６ 亿元 、 ２ ０ １ １ 年的５ ２ 亿元 、 ２ ０ １ ２ 年的 １ ９ １ 亿元， 一
直狂飙到 ２ ０ １ ３ 年的 ３ ５ ０ ． １ ９亿元 ， 正式超 越美 国“ 网络星期一” 创 造 的单 日 １ ２ ０亿元 （ 人 民币 ） 的记 录 ， 成 为全球最 大的购 物狂欢 节 。这一系列 的惊人创举 的背后也是大数据 ， 是 大数据造就 了天
彩 内涵 。
实怀孕 了。原来 ， 这家超 市建立 了一个 客户购买体系 ， Байду номын сангаас中用 ２ ５ 种 典型商 品的消 费数 据构建 了“ 怀孕预测 指数” ， 这样 即可 准确 地辨别 出孕妇群体 ， 以便更好地为她们提供服务商品 。这个故事
被 刊登在《 纽约时报》 ， 轰 动了全美 ， 被称为“ 大数据的第一课” 。
大数据 的应 用及 其发展 趋势
陈 健 。 冀超 君
（ １ ． 山西省科学技术情报研究所 ， 山西太原 ， ０ ３ ０ ０ ０ １ ； ２ ． 海南师范大学 ， 海南海 Ｉ ： １ ， ５ ７ １ １ ５ ８ ） 摘 要： 近几年 来大数据之风 已由欧 美、 日本等 国进入 中 国， ２ ０ １ ３年被世界称 为“ 大数
９５
陈 健， 冀超君
大数据 的应用及其 发展趋势
本刊 Ｅ － ｍ ａ ｉ ｈ ｓ ｘ ｋ ｊ ｚ ｚ ｓ ＠１ ６ ３ ． ｃ ｏ ／ ｎ
信息技术
以实物作抵押贷款 ， 导致银行呆账 、 死账 、 烂账一大堆。完全背离 了银行 以信誉为核心的服务体系。大数据金融可 以重树银行 的
分店面兑换”等活动吸引优 质客户。通过建设客户流失 预警模 型， 对流失率等级前 ２ ０ ％的客户发售高权 益理财产品予以挽 留 ，
使得 “ 金卡 ” 和“ 金葵花卡 ” 客户 的流 失率分别 降低 了 １ ５ 个和 ７
个百分点。通过对客户交易记录进行 的分析 ， 可有效识别 出潜在 的小型 、 微 型企业 客户 ， 并利用远程银 行和云转介平 台实施 交叉
销售 ， 取得 良好业绩 。
３ 大 数 据的发 展趋 势
２ ０ １ ３年中国大数据技术 白皮 书指 出 ， 网络大数据 、 金 融大数 据、 健康医疗大数 据 、 企 业大数据 、 政府 管理大数据 和安 全大 数 据将成为 ２ ０ １ ４年最具发 展优势 的六 大应用 领域 。大数 据 的发 展， 未来呈现 以下趋势 ： 一是大数据从 概念化走 向价值化 ； 二 是 大数 据处 理架 构的多样化模式并存 ；三是 大数 据安全与 隐私越
天销售额达 １ ９ １ 亿元 人民币 ， 相 当于全国前 １ １ 个月社会 消费 品零售总额 １ ８ ． ６ 万亿元 的 ５ ％。 随后阿里 巴巴董事局主席马云表
２ 大数 据在 金 融行业 应用 的丰 硕成 果
自２ ０ ０ ９年开始 ， 大数据成 为互 联网行业的流行词汇 。互 联 网上的数据每年增长 ５ ０ ％，目前世界上 ９ ０ ％以上的数据是最 近 几年产生 的。全世界 的工业设 备 、 汽车 、 电表上储存有无数 的数 码 传感器 ， 随时都 在测量和传递着有关位置 、 运动 、 震动、 温度乃 至空气 中化学物质 的变化 ， 从 而也产生 了海量 的数据信息。物联
来越 重要 ； 四是大数据分析与可视化成为热点 ； 五是大数据产业
大数据金融可以在法律 和道德允许 的范围 内捕捉信用评估 所需 的个人或群体的行为信息 ， 交 由大数据处理 系统进行处 理 ，
即可完成对个 人或群体 的信用价值 的 自动认定 ，从 而促进金融
服务业 由粗放式管理向精 细化管理 的转变 ，由抵押文化 向信用
猫 的辉 煌 。
球各个 角落 的各种各样 的传感器 ， 无一不产生数据。
现 实中 ， 大数据大有遍地 开花之势 ， 其应 用领域也在不断拓
展。 有 的 已结 出丰 硕 成 果 。
ｌ 大数 据 的基本 概念 及 其特 点
大数据 （ ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ） 或称 巨量资料 ， 这些 资料 的规模 巨大到无 法使用 目前 的主 流软件工具 ， 在 合理 的时间 内通 过采集 、 管理 、 处 理并整理而成为帮助企业经 营决策 的信息 。大数据 的特点是 ４ Ｖ， 即ｖ ｏ ｌ ｕ ｍｅ （ 大量 ） 、 ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ （ 高速 ） 、 ｖ ａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｙ （ 多样 ） 与ｖ ｅ ｒ ａ ｃ ｉ ｔ ｙ （ 精 确） 。海量 的数据 ， 呈现 出多种多样性 ， 涉及各个领域 ， 深入 到各
程 中。
４ 结语
大数据正快速地渗人到我们生活 的各个 角落 ，并 同时又产
生着海量 的大数据。显而易见 ， 大数据正 以无处不在的发展趋势
深入我们 的生 活 ， 改变我们 的生活 。京东首席科学家 预测 ， 未来 对数据的 占有 和控制甚 至将成为 陆权 、 海权 、 空权之外 的另一种 国家资产 ， 大数据将成为 国家战略的重要部分 。
据年” 。介 绍 了大数 据的基本概念及其特 点，简述 了大数据在金融行业应 用的丰硕成
果， 展 望 了大数据 的发展趋 势。 关键词 ： 大数据 ； 数据组织 ； 数据 管理 ； 数据 安全； 数据处理 ； 云计算 中图分类号 ： Ｇ ２ ０ ３ 文献标 识码 ： Ａ
２ ０ １ ２ 年初 的一天 ，一位父亲进入他家 附近的某超 市向超市 负责人兴师 问罪 。原 因是超市把婴儿用品的优 惠券 寄给他 １ ７岁
文化的转变 ， 促进风 险管理 由模糊 、 难控 向量化 、 可控 的转化 ， 从
成为战略型产业 ； 六是大数据的商品化和数据共享 的联 盟化 ； 七 是基 于大数据 的推荐 和预测正逐步流行 ；八 是深度学 习与大数 据性能成 为支撑性技术 ； 九是趋势数据科学 的兴起 ； 十是大数据
生态环境逐步完善 。
信用体系 ， 完善信用机制 。 信用是看不见 、 摸不着的。 过去信用 只 存在于人们的头脑及话语中 ， 使信用变得似有非有 。 而大数据金
融可 以帮助还原一个人 、 一群人 的信用 ， 使个人或群体 的信用变 得触 手可及——那 个庞 大 的数 据就 是一个 人或 群体 的真 实证 明。 数据的轨迹就是个人或群体 未来 的信用使用度 。 过去信用 的 评审是靠人 的因素来确定的 ， 信用等级 ， 看似清楚 ， 实则模糊 。而 大数据金融的信用是经过过去及 现在 的庞大数据的证明且真实 地摆在那 里的 ， 无需任何个人或单位 （ 组织 ） 进行审定。