半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息的爆炸式增长创造出了“大数据”这个概念。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。
随着互联网金融的崛起，金融业渐渐感受到大数据时代来临所带来的海量数据分析的压力，同时也意识到深挖数据所带来的强大竞争力。
大数据时代，一些传统的金融业务不断被赋予新的内涵，传统的业务模式也正不断地革新，金融领域的服务对象和业态格局也正发生着深刻的变化。国内商业银行近年以来正紧锣密鼓地加速布局大数据蓝海，纷纷推出各种业务的线上平台。在部分业务领域，银行间的竞争已经硝烟味十足。随着大数据时代的到来，金融业在大数据时代同样也面临着机遇与挑战并存的局面。
大数据时代，海量的信息和多元化的复杂类型数据结构给大数据处理带来了很多的技术挑战。首先，海量的信息要求有海量的信息存储能力，近年来随着云计算的兴起，云存储能力也日益发展成熟，这为大数据时代的海量信息存储提供了一个有利的环境。其次，不仅是海量的信息，大数据时代的数据结构也呈现多样化趋势。随着互联网、物联网、社交网络的兴起，数据的来源渠道越来越广。数据的格式也越来越多，基础数据呈现结构化和非结构化并存的态势。再次，大量的多样化的数据，给数据分析带来了更多的技术难题，在大数据分析时，不再是简单的数据排序和索引那么简单。大数据分析要求对海量数据有：自然语音的处理技术，统计和分析数据的能力，数据挖掘和模型预测等相关的分析技术。
大数据时代，金融业不再局限于传统的金融业务，依赖于大数据的海量信息处理能力，能为金融业带来更大的业务增长空间。大数据时代的数据分析模型同样也适合于金融业的应用。
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