来源：金融四十人论坛
作者：武剑
随着互联网金融的迅速发展，大数据技术得到日益广泛的应用，这对我国的金融生态和金融格局都将产生深刻影响。这种新形势下，我国金融业如何因时而变，顺势而为？如何从战略和实施两个层面，推进金融大数据的应用，使之迅速转化为产业竞争力？这是摆在金融机构面前的一个重大而紧迫的课题。
一、大数据趋势及特点
随着近年来互联网，特别是移动互联网的爆发式增长，全球数据量以几何级数增加。过去两年新增的数据量占到人类历史数据总量的90%以上。据IBM的预测，到2020年全球数据总量会达到35ZB（1ZB等于1万亿GB），是2000年以及之前总和的50倍，也是现在数据量的8倍，这是一个过去无法想象的巨大数据量。然而，大数据真正的本质不在于“大”。大数据是在移动互联网大发展以来才出现的，与传统数据相比，除了“大”以外，其差别主要体现在以下方面：
1.在线：大数据必须在线并且能随时调用。传统数据的生产、存储以及调用是分割的，很多数据在采集之前就已经经过了人脑有意识处理，如市场调查产生的数据，而大数据则强调人们无意识地参与，数据的产生和捕获都是在人们无意识地正常生产经营活动中进行，做到了反映真实，并一直在线，再借助以云计算为代表的新型处理方法，就能将在线的大数据实时进行分析，并将分析结果随时调用。
2.全体：即收集和分析与研究问题相关的更多数据。受数据捕获和处理能力局限，传统数据很多时候体现样本思维，即只能关心有关研究问题部分的以及片面的数据。大数据不再抽样，体现了全体思维，尽可能地覆盖所研究问题全面和全程的数据点，从而尽可能地反映事物真实的全貌。这也是大数据最有价值的部分，可以通过对数据的分析、研究，实现对同一个事物进行不同角度的观察，形成多维度、全方位的认识。
3.混杂。在传统数据时代，由于大多是抽样地，截取式地捕获数据，并且分析数据的手段和能力也相对有限，因此通常是可量化的、清洁的、比较精确的数据。而在大数据时代，由于追求全体和在线特点，因此拥有了大量的非量化、非结构化的数据，并且其中的很多数据对于一定的研究问题是无用的，如监控视频，往往人们需要的仅仅是监控中的一两个画面。因此大数据是混杂的数据，在高度混杂的状态下，传统数据处理时抽象的因果关系现在被一种相关关系所代替。
总之，大数据是包括结构化和非结构化的海量数据。大数据的管理目标是在数据海洋中分析挖掘出有价值的规律。大数据是在线的和实时的，数据运用时不追求精确而是在混杂的现实条件下追求时效，一旦发现某些有用的规律，马上加以利用，从而使业务更加灵活，对市场机会更加敏感。
二、大数据对我国金融业的影响
正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。
中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年