大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。隨著信息技術日益發達，大數據在未來的世界的用途和復雜程度將繼續增加。我們在享受大數據的便利時，也需要將它帶來的挑戰化為機遇。從精算流程到業績分析，大數據正在改變各行各業的方方面面。那么大數據究竟是什么意思？它又如何影響著現代社會的發展？本文介紹了大數據的定義、大數據的發展趨勢、大數據在金融行業的應用以及它面臨的挑戰。

大數據指的是利用我們積累的大量數據來理解某些趨勢和現象，并設計出一個系統來充分利用這些趨勢和現象。大數據之所以發展迅速，得益于以下三點：

我們將行為習慣和生活記錄不斷以數據的方式存儲下來，增加了數據的體量。隨著信息技術的發展，人們的一言一行都以數字化的方式記錄下來，這些記錄是數據分析的核心;數據分析手段不斷更新，讓大數據分析方法變得越來越成熟。除了原有的程序化算法外，人工智能的發展使得計算機能夠根據規則自動學習新的算法，提高了數據處理的水平;隨著時間推移，存儲海量數據變得更加便宜，為數據分析提供基礎條件。云存儲技術的不斷提升，降低了企業儲存數據的成本，方便了數據管理。

大數據行業的發展趨勢

未來的大數據行業發展趨勢可以歸納為以下五點：

大多數公司的決策開始轉向數據驅動。來自德勤的調查顯示，70%的行業公司認為數據分析對滿足它們的業務需求至關重要。圍繞大數據分析的新興趨勢，將成為公司戰略制定的核心，并優化公司結構，提高收入;大數據從業人員收入豐厚，但是漲幅趨于平穩。雖然大數據從業人員被列為十大最賺錢行業，但是新的跡象表明，這一職業的薪水正趨于平穩。這可能是因為數據分析領域正在變得標準化和專業化。盡管如此，來自美國的調查顯示，大數據從業人員的年收入中位數為95000美元，因此它仍舊是收入最高、滿意度最高的工作之一;

除了數據分析人員外，行業的決策者和專家越來越重要。來自麻省理工學院的新優勢合作伙伴調查顯示，97%的科技公司正在投資大數據，但是約一半的分析從未投入公司業務。現在的大數據分析開始由試驗階段進入部署實施階段了。為了在數據分析中保持專業能力，大數據行業需要尋找那些能夠解釋這些數據，提出解決方案的專家，讓他們為數據賦予新的價值，并提供更加深入的見解;

大數據分析軟件逐漸多元化，不過Python仍占據主流地位。調查顯示大數據分析人員的常用軟件有Python、R、Hadoop、SQL、Spark等等，但是目前應用最多的仍是Python，因此如果你想對這個行業進一步了解的話，可以從這些軟件入手學習;監管部門呼吁大數據行業“明智地使用數據”。隨著各國開始圍繞數據保護制定監管框架，例如歐盟的《通用數據保護條例》，大數據行業不僅需要了解數據治理方面的進展，還需要為企業解釋數據行業的相關規則;

大數據行業面臨的挑戰

一些人最關心的是隱私問題，雖然大數據收集的都是關于市場或者個人的純粹數字信息，但是在一些情況下，個人信息也會被收集、分析并應用于現實世界，而這種信息采集很多時候是在沒有征集用戶的同意下發生的。

另外，數據分析只適用于描述當時的特征，現代世界千變萬化，如果數據背后的規律發生了改變，而分析人員沒有進行調整的話，使用正確的數據和錯誤的分析方法，將會得到錯誤的結論。正是因此，在大數據分析的過程中仍舊需要人參與其中，不論是提供心理上的保證，還是抓住計算機程序可能犯下的錯誤。

2018年擔任谷歌首席決策科學家的Cassie認為，大數據將行為科學與人類決策結合在一起，它并不是科幻小說中的想象，而是人類使用的新工具。大數據不僅是一門分析學科，更是智能的決策學科，它不僅能預測未來，還能幫助企業實現未來。

大數據在金融業的發展

21世紀是信息技術時代，大量數據的快速積累改變了無數行業的面貌，其中受影響最深遠的行業就是金融業。隨著大數據的崛起，金融業經歷了巨大變化。根據數據統計，目前全球大數據的總市場價值約1300億美元，金融業對大數據的需求占到總量的13.1%，也就是170億美元。此外，一些從事金融業務的其他行業也在利用大數據，它們大概占到大數據技術消費的20%以上。由于發展勢頭迅猛，從投資銀行到經紀公司，金融行業正在充分利用大數據來最大化客戶價值，以便它們在業務中保持競爭優勢。

金融業在很大程度上依賴數據分析來預測下一個市場趨勢，因此數據分析的準確性至關重要。如果在分析中出現錯誤，會導致資金錯誤地被分配到金融市場，損害金融機構的聲譽。因此，金融業已經開始創新地應用大數據技術。

算法交易就是金融業和大數據技術結合的產物，算法給出一組初始條件和程序運行指南，風險接受程度、資產類別限制都依據資金所有者的偏好初始設定在算法中。這些算法在運行之后，會根據其設定好的原則運行，并盡可能地獲取歷史數據與相關信息。有了這些信息，算法會在分析系統中搜索那些重復的模式或者趨勢，并和現在的市場條件進行對比。如果找到了相似的模式，算法就會將其識別出來，并將歷史操作應用于當前的投資情況。

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