大数据对现代生活有什么影响

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着信息技术日益发达，大数据在未来的世界的用途和复杂程度将继续增加。我们在享受大数据的便利时，也需要将它带来的挑战化为机遇。从精算流程到业绩分析，大数据正在改变各行各业的方方面面。那么大数据究竟是什么意思？它又如何影响着现代社会的发展？本文介绍了大数据的定义、大数据的发展趋势、大数据在金融行业的应用以及它面临的挑战。

大数据指的是利用我们积累的大量数据来理解某些趋势和现象，并设计出一个系统来充分利用这些趋势和现象。大数据之所以发展迅速，得益于以下三点：

我们将行为习惯和生活记录不断以数据的方式存储下来，增加了数据的体量。随着信息技术的发展，人们的一言一行都以数字化的方式记录下来，这些记录是数据分析的核心;数据分析手段不断更新，让大数据分析方法变得越来越成熟。除了原有的程序化算法外，人工智能的发展使得计算机能够根据规则自动学习新的算法，提高了数据处理的水平;随着时间推移，存储海量数据变得更加便宜，为数据分析提供基础条件。云存储技术的不断提升，降低了企业储存数据的成本，方便了数据管理。

大数据行业的发展趋势

未来的大数据行业发展趋势可以归纳为以下五点：

大多数公司的决策开始转向数据驱动。来自德勤的调查显示，70%的行业公司认为数据分析对满足它们的业务需求至关重要。围绕大数据分析的新兴趋势，将成为公司战略制定的核心，并优化公司结构，提高收入;大数据从业人员收入丰厚，但是涨幅趋于平稳。虽然大数据从业人员被列为十大最赚钱行业，但是新的迹象表明，这一职业的薪水正趋于平稳。这可能是因为数据分析领域正在变得标准化和专业化。尽管如此，来自美国的调查显示，大数据从业人员的年收入中位数为95000美元，因此它仍旧是收入最高、满意度最高的工作之一;

除了数据分析人员外，行业的决策者和专家越来越重要。来自麻省理工学院的新优势合作伙伴调查显示，97%的科技公司正在投资大数据，但是约一半的分析从未投入公司业务。现在的大数据分析开始由试验阶段进入部署实施阶段了。为了在数据分析中保持专业能力，大数据行业需要寻找那些能够解释这些数据，提出解决方案的专家，让他们为数据赋予新的价值，并提供更加深入的见解;

大数据分析软件逐渐多元化，不过Python仍占据主流地位。调查显示大数据分析人员的常用软件有Python、R、Hadoop、SQL、Spark等等，但是目前应用最多的仍是Python，因此如果你想对这个行业进一步了解的话，可以从这些软件入手学习;监管部门呼吁大数据行业“明智地使用数据”。随着各国开始围绕数据保护制定监管框架，例如欧盟的《通用数据保护条例》，大数据行业不仅需要了解数据治理方面的进展，还需要为企业解释数据行业的相关规则;

大数据行业面临的挑战

一些人最关心的是隐私问题，虽然大数据收集的都是关于市场或者个人的纯粹数字信息，但是在一些情况下，个人信息也会被收集、分析并应用于现实世界，而这种信息采集很多时候是在没有征集用户的同意下发生的。

另外，数据分析只适用于描述当时的特征，现代世界千变万化，如果数据背后的规律发生了改变，而分析人员没有进行调整的话，使用正确的数据和错误的分析方法，将会得到错误的结论。正是因此，在大数据分析的过程中仍旧需要人参与其中，不论是提供心理上的保证，还是抓住计算机程序可能犯下的错误。

2018年担任谷歌首席决策科学家的Cassie认为，大数据将行为科学与人类决策结合在一起，它并不是科幻小说中的想象，而是人类使用的新工具。大数据不仅是一门分析学科，更是智能的决策学科，它不仅能预测未来，还能帮助企业实现未来。

大数据在金融业的发展

21世纪是信息技术时代，大量数据的快速积累改变了无数行业的面貌，其中受影响最深远的行业就是金融业。随着大数据的崛起，金融业经历了巨大变化。根据数据统计，目前全球大数据的总市场价值约1300亿美元，金融业对大数据的需求占到总量的13.1%，也就是170亿美元。此外，一些从事金融业务的其他行业也在利用大数据，它们大概占到大数据技术消费的20%以上。由于发展势头迅猛，从投资银行到经纪公司，金融行业正在充分利用大数据来最大化客户价值，以便它们在业务中保持竞争优势。

金融业在很大程度上依赖数据分析来预测下一个市场趋势，因此数据分析的准确性至关重要。如果在分析中出现错误，会导致资金错误地被分配到金融市场，损害金融机构的声誉。因此，金融业已经开始创新地应用大数据技术。

算法交易就是金融业和大数据技术结合的产物，算法给出一组初始条件和程序运行指南，风险接受程度、资产类别限制都依据资金所有者的偏好初始设定在算法中。这些算法在运行之后，会根据其设定好的原则运行，并尽可能地获取历史数据与相关信息。有了这些信息，算法会在分析系统中搜索那些重复的模式或者趋势，并和现在的市场条件进行对比。如果找到了相似的模式，算法就会将其识别出来，并将历史操作应用于当前的投资情况。