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毫无疑问，大数据的应用越来越广泛，而最重要的一项应用，则是在金融行业的大数据征信和风险控制上。
随着计算机和互联网技术的迅速崛起与普及，我们已经离不开手机、计算机、智能电视等智能终端设备，日常生活基本上都可以数字化地表示。几点几分从家出门、坐什么车、花了多长时间到工作地点，其间，无论是谁，每更新一次网络动态、打一次电话，包括经纬度在内的精确地理位置信息都被记录在案，而通话记录在许多年之后仍可以被调阅查询。在互联网无孔不入的时代，我们的一举一动都产生大量数据，而这些原始数据，就会成为大数据分析的依据。
实际上，我们在不知不觉中已经享受大数据分析和应用提供的服务。
使用搜索引擎时，系统会记录我们搜索的关键词，并加以分析。当下次再打开搜索引擎，页面广告栏内容将会变成与我们经常搜索的词相关的广告。例如，我们搜索了某度假胜地，广告栏就会出现与旅游相关的广告;我们搜索了金融机构，广告栏的内容就变成金融产品或服务;经常网络购物，广告栏推送的，则是相关的购物网站信息。
另外，相信大多数人都有这样的体验：当从一个城市到达另一个城市时，你并未预约旅游服务，但手机仍会收到许多当地旅行社或相关旅游服务的信息。这是因为当你随人群通过车站检票口、机场登机口时，移动影像识别面部验证系统正在推定你的性别、年龄和身份。
高速增长的大数据产业链
通过大数据分析，企业得以时刻“追踪”用户的行为，并根据行为特征对其需求进行准确判断，甚至通过一定措施影响用户，使之做出有利于企业业务发展的选择。而在这背后提供支撑的，则是对大数据关键技术的不断研发、应用，以及由此形成的一个完整、发达的大数据产业链条。
Wind数据显示，截至2016年年底，全球大数据市场规模将近281亿美元（折合人民币约1905亿元，较2015年年底的1500亿元增长27.0%）。具体到我国，据中国信息通信研究院（CAICT）发布的数据显示，2016年年底，我国大数据市场规模接近168亿元。综合可见，我国大数据市场规模虽然仅占全球市场的8.8%，增长率却高达45.0%。
波士顿咨询预测，到2018年，全球大数据市场将以21.3%的复合增长率增长至2500亿元以上。据CAICT预测，2017—2020年，中国市场仍将保持30%以上复合增长率。
与市场规模快速增长相对应的是，我国正在形成由数据采集、数据管理和解决方案三大环节构成的完整的大数据产业链条，其中，数据采集、数据管理作为解决方案企业提供基础数据和数据安全、存储等服务。
数据采集环节主要是对物联网和互联网数据的采集。物联网数据的采集借助传感器获取并上传数据，主要企业有UPTAKE、ThingWorx、helium、samsara等;互联网数据则主要通过APP记录及网站抓取，主要企业有App Annie、聚合数据、Talkingdata、友盟等。
数据管理环节主要提供数据存储、数据安全和数据交易等服务。国内提供数据存储服务的主要企业有Nimblestorage、Qumulo、cloudera等;提供数据安全服务的主要有Illumio、tanium、DataGravity等;数据交易服务则主要通过Oata+、九次方大联盟、数据堂等。
在解決方案环节，大数据通过一系列分析、处理，最终被应用在各行各业，这是大数据的具体输出环节，而其具体的应用，主要可分为通用型大数据服务和垂直行业应用两大类。
通用型大数据服务主要包括数据分析、数据可视化、风险控制及危机预警、市场营销、企业管理和产品定位等;垂直行业的应用主要有智慧城市、医疗、金融、电商及物流、电信、文娱和其他领域。从事各具体应用细分市场业务的企业众多，详见右表。
关键技术助推金融升级发展
无疑问，大数据的应用越来越广泛，而最重要的一项应用，则是在金融行业的大数据征信和风险控制上。
大数据征信带着鲜明突出的特点是体量大、维度多，有结构化和非结构的数据。传统借贷场景中，借款人的真实性、还款能力、借贷场景是否匹配这三大标准是银行判断借款人的主要依据。而这三个问题可以通过大数据征信更好地找到答案。
通过大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全）等关键技术，用户的经济、生活行为轨迹得以完整展现，大大提升了金融风控的水平，尤其在反欺诈方面，得到长足改进。有专家指出，我国金融领域，有50%的坏账与欺诈相关，引入大数据之后，这一问题可得到明显改善。
大数据在互联网金融领域发挥其重要作用，涌现出宜信、拉卡拉等一大批互联网金融企业，而伴随着互联网和大数据的快速发展，互联网和传统行业的融合开始加速。
正如世界货币基金组织前总裁、清华大学国家金融研究院院长朱民在上半年出席一次行业会议时所说，在互联网浪潮下，传统行业也重新找到了发展的新方向。通过互联网与传统银行业的融合发展，形成新型的“互联网+”模式，将互联网技术（大数据处理、云计算）融合于银行经营管理的各环节，这不仅仅是简单地将传统业务置于互联网环境中，而是一种多维度、多层次涉及面广的颠覆性创新，是未来助推银行业转型升级的必经之路。
随着计算机和互联网技术的迅速崛起与普及，我们已经离不开手机、计算机、智能电视等智能终端设备，日常生活基本上都可以数字化地表示。几点几分从家出门、坐什么车、花了多长时间到工作地点，其间，无论是谁，每更新一次网络动态、打一次电话，包括经纬度在内的精确地理位置信息都被记录在案，而通话记录在许多年之后仍可以被调阅查询。在互联网无孔不入的时代，我们的一举一动都产生大量数据，而这些原始数据，就会成为大数据分析的依据。
实际上，我们在不知不觉中已经享受大数据分析和应用提供的服务。
使用搜索引擎时，系统会记录我们搜索的关键词，并加以分析。当下次再打开搜索引擎，页面广告栏内容将会变成与我们经常搜索的词相关的广告。例如，我们搜索了某度假胜地，广告栏就会出现与旅游相关的广告;我们搜索了金融机构，广告栏的内容就变成金融产品或服务;经常网络购物，广告栏推送的，则是相关的购物网站信息。
另外，相信大多数人都有这样的体验：当从一个城市到达另一个城市时，你并未预约旅游服务，但手机仍会收到许多当地旅行社或相关旅游服务的信息。这是因为当你随人群通过车站检票口、机场登机口时，移动影像识别面部验证系统正在推定你的性别、年龄和身份。
高速增长的大数据产业链
通过大数据分析，企业得以时刻“追踪”用户的行为，并根据行为特征对其需求进行准确判断，甚至通过一定措施影响用户，使之做出有利于企业业务发展的选择。而在这背后提供支撑的，则是对大数据关键技术的不断研发、应用，以及由此形成的一个完整、发达的大数据产业链条。
Wind数据显示，截至2016年年底，全球大数据市场规模将近281亿美元（折合人民币约1905亿元，较2015年年底的1500亿元增长27.0%）。具体到我国，据中国信息通信研究院（CAICT）发布的数据显示，2016年年底，我国大数据市场规模接近168亿元。综合可见，我国大数据市场规模虽然仅占全球市场的8.8%，增长率却高达45.0%。
波士顿咨询预测，到2018年，全球大数据市场将以21.3%的复合增长率增长至2500亿元以上。据CAICT预测，2017—2020年，中国市场仍将保持30%以上复合增长率。
与市场规模快速增长相对应的是，我国正在形成由数据采集、数据管理和解决方案三大环节构成的完整的大数据产业链条，其中，数据采集、数据管理作为解决方案企业提供基础数据和数据安全、存储等服务。
数据采集环节主要是对物联网和互联网数据的采集。物联网数据的采集借助传感器获取并上传数据，主要企业有UPTAKE、ThingWorx、helium、samsara等;互联网数据则主要通过APP记录及网站抓取，主要企业有App Annie、聚合数据、Talkingdata、友盟等。
数据管理环节主要提供数据存储、数据安全和数据交易等服务。国内提供数据存储服务的主要企业有Nimblestorage、Qumulo、cloudera等;提供数据安全服务的主要有Illumio、tanium、DataGravity等;数据交易服务则主要通过Oata+、九次方大联盟、数据堂等。
在解決方案环节，大数据通过一系列分析、处理，最终被应用在各行各业，这是大数据的具体输出环节，而其具体的应用，主要可分为通用型大数据服务和垂直行业应用两大类。
通用型大数据服务主要包括数据分析、数据可视化、风险控制及危机预警、市场营销、企业管理和产品定位等;垂直行业的应用主要有智慧城市、医疗、金融、电商及物流、电信、文娱和其他领域。从事各具体应用细分市场业务的企业众多，详见右表。
关键技术助推金融升级发展
无疑问，大数据的应用越来越广泛，而最重要的一项应用，则是在金融行业的大数据征信和风险控制上。
大数据征信带着鲜明突出的特点是体量大、维度多，有结构化和非结构的数据。传统借贷场景中，借款人的真实性、还款能力、借贷场景是否匹配这三大标准是银行判断借款人的主要依据。而这三个问题可以通过大数据征信更好地找到答案。
通过大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全）等关键技术，用户的经济、生活行为轨迹得以完整展现，大大提升了金融风控的水平，尤其在反欺诈方面，得到长足改进。有专家指出，我国金融领域，有50%的坏账与欺诈相关，引入大数据之后，这一问题可得到明显改善。
大数据在互联网金融领域发挥其重要作用，涌现出宜信、拉卡拉等一大批互联网金融企业，而伴随着互联网和大数据的快速发展，互联网和传统行业的融合开始加速。
正如世界货币基金组织前总裁、清华大学国家金融研究院院长朱民在上半年出席一次行业会议时所说，在互联网浪潮下，传统行业也重新找到了发展的新方向。通过互联网与传统银行业的融合发展，形成新型的“互联网+”模式，将互联网技术（大数据处理、云计算）融合于银行经营管理的各环节，这不仅仅是简单地将传统业务置于互联网环境中，而是一种多维度、多层次涉及面广的颠覆性创新，是未来助推银行业转型升级的必经之路。