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大数据的综合价值和行业应用

国际知名的咨询公司麦肯锡的报告指出，在大数据应用的综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业最具潜力。具体而言，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四个行业的数据量最大。

以色列历史学家、畅销书作家尤瓦尔·赫拉利在其新作《今日简史：人类命运大议题》中强调，人工智能和生物技术正在改变原有的社会结构和分配方式。数据已成为21世纪最重要的资产。数据巨头们现在评估APP和产品时，不再仅仅考虑盈利，而是更看重能收集到多少数据。有些产品即使短期内亏损，但如果能获取大量数据，依然极具价值。因此，不论数据用途如何，先获取数据至关重要，因为它可能是控制和塑造未来的关键。

大数据的定义与特点

大数据的特征可以用4个“V”来概括：数据量（Volume）、多样性（Variety）、价值（Value）和动态性（Velocity）。其中，数据量巨大是大数据最显著的特点之一。数据类型丰富多样，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等。大数据不仅包含传统结构化数据，还有半结构化数据和非结构化数据。大数据的价值密度较低，但体量巨大。大数据要求快速处理，具有实时或准实时特性。

随着“互联网+”概念的普及，“大数据+”也在快速发展。大数据特征进一步扩展至五个“V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）、价值（Value）和真实性（Veracity），后者涵盖了数据的可信性、来源和信誉、有效性及可审计性。

在投资者眼中，大数据是一种重要的资产。例如，Facebook上市时，其社交网站上的数据占据了很大一部分有效资产。大数据产业的关键在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。

Viktor Mayer-Schönberger和Kenneth Cukier在其著作《大数据》中展示了大数据思维的应用实例，如Google利用搜索记录预测流感趋势，Amazon利用用户购买和浏览历史进行书籍推荐，Farecast利用历史票价数据预测用户购票时机，Target超市通过用户购买记录推测孕妇的预产期。

大数据在金融领域的应用

金融行业犹如国民经济的血脉，与宏观经济和微观经济生活紧密相连。中国庞大的人口基数和多元化的需求促使金融行业快速发展。国务院发布的《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》鼓励金融机构运用大数据、云计算等新技术打造互联网金融服务平台。金融行业是大数据应用的先行者，拥有海量数据，且数据量持续增长。

大数据能够挖掘用户需求、评估用户信用、管理融资风险等。金融大数据主要应用于金融监管、经营管理、投资操作三大领域。大数据为金融监管提供全新的风险管理方式，提高了监管的有效性和及时性。在经营管理方面，大数据提升了客户管理、产品管理、营销管理、系统管理、风险管理、内部管理等多个方面的效率。在投资操作方面，程序化交易通过大数据分析和机器学习提升了交易处理能力。

大数据在金融监管中的应用

在大数据时代，金融监管变得更加精准高效。传统的金融监管通常依靠一系列规定和检查，存在滞后性，难以实现事前预防。而大数据监管可以及时检测市场动态，降低信息不对称问题，通过机器学习构建智能监管系统，提高监管的有效性和及时性。

大数据在经营管理中的应用

在大数据背景下，金融行业积极利用大数据提升经营管理能力。大数据分析能够帮助企业更好地了解客户需求、评估信用风险、优化投资策略。智能投顾的发展就是大数据在金融行业应用的一个典型例子。通过大数据分析，可以为客户定制个性化的投资策略，降低投资风险。

大数据在投资操作中的应用

程序化交易是大数据在投资操作中的重要应用。程序化交易通过计算机处理交易策略，提高了数据分析和交易处理能力。大数据技术的广泛应用对金融生态和格局产生了深远影响，推动了金融行业的创新发展。

大数据的应用难点

大数据虽然为企业带来巨大机遇，但也面临诸多挑战。例如，数据未进行大数据化处理，无法进行有效分析；数据维度不全，难以实现精准客户画像；内部数据与外部数据难以打通等问题。这些挑战使得许多企业虽然拥有海量数据，但无法有效利用。

数据主义背后是实证主义逻辑，即根据已知现象认识现实。尽管大数据技术日益成熟，但利用数据预测复杂问题的方法仍不够成熟。数据主义的局限性在于，即便拥有海量数据，也难以洞察人心的复杂性。前谷歌数据科学家赛斯·戴维斯指出，大数据具备四种不同寻常的力量，能够彻底改写多个学科的研究方式。

大数据技术面临的挑战

大数据技术面临的三大主要问题包括： 1. 如何利用信息技术等手段处理非结构化和半结构化数据。 2. 如何探索大数据复杂性、不确定性特征的刻画方法及系统建模。 3. 数据异构性与决策异构性对大数据知识发现与管理决策的影响。

这些问题的突破是实现大数据知识发现的前提和关键。大数据的复杂性导致了许多研究问题，包括如何将主观知识融入数据挖掘产生的粗糙知识中。人机交互在此过程中起着至关重要的作用。

大数据对管理决策的影响

大数据已经改变了传统的管理决策模式。研究大数据对管理决策的影响是一个重要的科研课题。管理决策面临数据异构性和决策异构性两大挑战。探索如何通过“二次挖掘”产生的智能知识来连接数据异构性和决策异构性，是大数据环境下决策结构变化的重要研究方向。

大数据的法律与伦理问题

随着大数据的应用越来越广泛，企业需要建立良好的自律意识，同时也需要法律法规的有效引导和管理。个人信息安全法的提出是一个很好的办法，可以规范企业对个人信息的使用，完善信息泄露后的追责机制。

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