大数据的应用表现
继互联网、物联网、云计算之后，大数据（BigData）主题投资近期引起高度关注。
什么是大数据
随着计算机的普及和互联网的应用，近十多年海量的信息和数据不断产生，美国互联网数据中心指出互联网上的数据每年增长50%，而且速度越来越快。目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的，美国人比较简捷地把海量的信息数据称为“大数据”。而随着数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕海量信息数据的商业价值利用，大数据已逐渐成为行业人士争相追捧的焦点，并从2010年开始成为互联网信息技术行业的流行词汇。
马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。舍恩伯格的《大数据时代》持续热销，美国总统都把大数据作为国家战略和“未来的石油”，市场对大数据的热情可谓一浪高过一浪，然而在兴奋之余我们又是否真正了解大数据和其中蕴藏的投资机会呢？
大数据的应用
市场上有一种误解，把传统的数据库等同于大数据，但实际上除了巨大的容量要求外，大数据来源还有很大的广度。可以表示对之前未被重视和利用的信息进行归类和分析，如谷歌通过整合对比各种译文建立起目前最好的自动翻译机器；还有我们的智能移动终端每天产生大量信息数据等。在理论上大数据还表示一种把全部数据都进行描述和统计的研究方法，特别是像社会科学这些很难用数学工具精确定义的领域，把现象都描述出来会比牵强的理论更有价值。比如常用的商业和医疗病例，如果能够把所有的情况都描述和存储起来，是否就可以替代理论了呢？这也是大数据对理论界提出的一种挑战。
此外，大数据也是个技术范畴，指一整套将数据库分散存储、计算和整合的技术，以及为之配套的数据存储、远程计算、非结构分析等等的计算机技术。可以说如果没有当下廉价的数据存储、空前强大的计算能力和聪明的计算理论，也就没有大数据生存的土壤。
在金融领域，大数据的价值目前尚未明显体现。数据挖掘是投资领域近年来重要的技术革新，配合大数据技术，这项创新的分析广度和速度都会大幅提升。在传统金融领域，阿里金融已得到了行业的广泛关注，其低廉的信贷征信成本对中国现有的金融机构和模式影响甚大。而证券公司建立的客户关系管理系统，通过客户交易行为分析挖掘其风险偏好，进而推荐合理的资产配置，目前也处于运用初期，未来会有较为广阔的发展前景。普通投资者也可以运用历史股票行情和财务数据库建立起自己的分析系统，避免在海量信息中“迷航”。
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