全球每天所產生的數據量是巨大的，如果廢棄，那就是數據垃圾，而如果收集并且用于種種行業之中，那么這就是大數據時代。如今，大數據時代正款款而來，影響著人們生活的方方面面。

大數據時代是指以大數據為驅動，影響生產率增長和消費者盈余模式的一個新的時代。大數據是高容量，高速度和高品質的信息資產，需要新的處理形式，其難以采用常規工具進行采集和處理。大數據時代里，常利用軟件工具對海量數據進行挖掘和運用，借此幫助進行決策、洞察發現和流程優化。

一般來講，大數據的概念提出可以追溯到上世紀90年代，而知名的咨詢公司麥肯錫在2011年提出“數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素”正式代表著大數據時代的開啟。

目前，全球有著46億手機用戶，接入互聯網的用戶有10到20億。這些用戶每天所產生的數據量是巨大的，如果廢棄，那就是數據垃圾，而如果收集并且用于種種行業之中，那么這就是大數據時代。

在這樣的時代下，原先被認為是“垃圾”的數據轉眼變成了價值連城的黃金，全球眾多國家和企業趨之若鶩。2017年3月，李克強同志在國務院政府工作報告中明確提出，深入推進“互聯網+”行動和國家大數據戰略。2016年中國(北京)國際大數據產業博覽會暨高峰論壇也討論了大數據金融領域的十大趨勢，其中海量數據形勢下的風險管控和監管管理就是大數據平臺的重要任務，同時，也是監管機構和金融機構的首要挑戰。

可以說，如今的大數據影響著人們生活的方方面面。在制造領域，大數據為制造業的透明度提供了基礎設施，能夠很好的解決組件性能和可用性不一致等問題。而且，預測制造的概念正在興起，不同類型的感測數據可以借助聲音、振動、電流、電壓和控制器數據等進行數據采集，大量的感官數據構成了制造業的大數據，生成的大數據作為預測及預防等方面的工具對行業的預判有著良好的幫助。

在醫療方面，大數據分析可以提供個性化醫療和規范分析，臨床風險干預和預測分析，使得護理變異性降低，患者數據自動化提供內外部報告，可以提供標準化醫療和患者登記冊散點解決方案，幫助醫療改善。而且，隨著可穿戴技術的發展，醫療數據量還將進一步提高，包括電子健康記錄數據，成像數據，患者生成的數據，傳感器數據和其他形式的數據都會讓大數據在醫療領域的地位提升。

除了這些領域，在金融行業，大數據也正大展拳腳。大數據不僅能夠從中挖掘出各種商機外，而且在反洗錢領域的能力也十分強大。例如，螞蟻金服就已經在利用大數據找出藏匿于網絡空間的洗錢黑手，建立起智能的反洗錢體系。僅2015年上半年，螞蟻金服的反洗錢團隊就向反洗錢監測分析中心報送300多份可疑交易報告，其中多份已移送公安機關。

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