大数据（big data）的发展前景

大数据技术是新一代的技术和体系结构。它以低成本、快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模数据中提取价值。随着大数据技术的出现和发展，处理海量数据变得更容易、更便宜、更快捷。它已经成为使用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式。

大数据(big data)是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。

大数据（big data）的发展趋势

开源成为技术创新的主要模式，经过多年的高速发展，

大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等基础技术领域取得了重大突破，形成了较强的实用性和稳定的技术能力，大数据的整体技术体系具有B初步建成后，未来大数据技术的发展方向将主要集中在非结构化数据的价值提取上。

从大数据技术的发展历程上可以看出，大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式，即开放式的平台，吸引全球开发者开源社区来进行代码的开发、维护和完善，全球智慧推动大数据技术不断进步。目前，世界各大企业都依赖开源模式。开源社区将在大数据技术的发展中发挥关键作用。开源模式将成为大数据技术创新的主要方式。

大数据（big data）的发展趋势

大数据的处理与分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用程序不断产生大量数据。云计算为这些海量多样的大数据提供存储和操作平台。对不同来源的数据进行管理、处理、分析和优化，将结果反馈给以上应用，创造巨大的经济和社会价值。

大数据（big data）的薪资待遇

风控是金融业的核心业务。大数据风控是对多维大数据量的智能处理，以及批量标准化的实现过程。收集用户的各种数据信息，进行有效的建模和迭代，可以对用户的信用状况进行评估，并决定是否贷款、贷款额度和贷款利率。大数据风控更适合信息时代风控业务的发展，行业竞争日趋激烈也是当今大数据风控如此火爆的重要原因。例如，浅橙色技术有自己的风控制系统。以风控技术和大数据应用技术为核心，构建了大型数据机学习体系结构。它可以利用先进的人工智能和机器学习技术自主挖掘、迭代更新，为金融机构和用户提供更专业、更智能的服务。