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算法的改进和计算能力的进步是技术发展的关键，而社会的进步和发展的需求是大数据技术发展和应用的主要动力。本文回顾了大数据技术发展历史上的关键点，梳理了大数据在金融行业的主要应用，并对大数据技术在金融领域的未来趋势做出展望。
随着全球数据生产呈现爆炸式的增长趋势，传统的数据处理技术已经无法应对新的挑战，信息处理技术的发展使数据价值能够被更好地挖掘和利用。大数据作为一种新兴技术潮流，已经在全球各领域迅速发展起来，其核心思想主要有两点，即更加广泛、更加深入的数字化，和全社会范围内数据的互联互通。“更加广泛、更加深入的数字化”，并不等同于传统意义上的纸质文档电子化，而是指企业在大数据时代以数据指导业务的习惯、策略与模式，是一种决策思维和过程。其终结果是驱动企业提升创新能力和提升企业生产效率，增强了企业竞争能力。“全社会范围内数据的互联互通”是指企业现在面对的不仅仅是其内部数据互联互通的问题(如企业数据总线、数据集成等)，而是数据在全社会范围内的互联互通问题。
大数据虽然是2011年被系统化提出来的系统性数据分析新概念，但其技术发展源泉可追溯到20世纪80年代中期数据仓库技术的诞生，那时MPP(Massively Parallel Processing大规模并行处理)架构的产生大幅提高了计算机的处理能力;接下来是90年代初提出的数据挖掘的概念，为数据分析提供了实践和理论上系统化的指导;紧接着在20世纪90年代晚期，基于数据仓库和数据挖掘技术的商业智能(BI，Business Intelligence)的兴起，开启强有力联机分析(OLAP，Online Analytical Processing)与决策支持系统建设时代，让决策者了解企业什么时候(When)、在什么地方(Where)发生了或正在发生什么事(What)，但受制于BI系统主要分析内部结构化数据，限制了对非结构化数据及其它分析方法的运用，因此限制了BI系统对企业未来的预测能力(Why & How)。幸运的是，大数据发展到今天，已经具有强大的结构化数据和非结构化数据加工处理能力，可以用远低于传统技术的成本对企业当前及未来做全面系统的预测分析，这得益于与大数据相关联的关键核心技术的发展。云计算、移动互联网、移动设备、廉价的数据存储能力，算法的改进和计算能力的进步是技术发展的关键，社会的进步和发展的需求是大数据技术发展和应用的主要动力。
大数据是以数据容量大而全，数据类型多，存储、提取、分析和展现速度要求快，应用价值高等特征的数据集合和分析的总称。大数据的核心是将分散在不同地方的数据进行有效的收集和整合，把隐藏在数据中的有用信息提炼出来，结合各个行业的知识，用获取的信息服务于决策过程，提升决策效率和决策的正确性，提高企业创新能力和竞争优势，这才是大数据时代以数据为驱动的商业价值所在，这也是从20世纪80年以来一直不变的核心理念。
