繼互聯網、物聯網、雲計算之後，BigData的主題投資最近引起了極大的關註。
什麽是大數據？
隨著計算機的普及和互聯網的應用，近十年來產生了大量的信息和數據。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年都在以50%的速度增長，而且速度越來越快。目前世界上90%以上的數據都是近幾年才產生的。美國人把海量信息數據簡稱為“大數據”。隨著海量信息數據在數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等方面的商業價值利用。，大數據逐漸成為業內人士關註的焦點，從2010開始成為互聯網信息技術行業的熱門詞匯。
馬雲說，大家還沒搞清楚PC時代的時候，移動互聯網就來了。移動互聯網還沒搞清楚的時候，大數據時代就來了。勛伯格的《大數據時代》繼續熱銷。美國總統把大數據視為國家戰略和“未來的石油”。市場對大數據的熱情可謂壹波接壹波。然而，我們在興奮之余，真的了解大數據以及其中蘊含的投資機會嗎？
大數據的應用
市場上有壹個誤區，認為傳統數據庫等同於大數據，但實際上，除了巨大的容量需求，大數據源的廣度還是很大的。它可能意味著對以前沒有被重視和利用的信息進行分類和分析。比如Google通過整合比較各種翻譯，建立了最好的自動翻譯機。而我們的智能移動終端每天都會產生大量的信息和數據。理論上，大數據也意味著壹種對所有數據進行描述和統計的研究方法，尤其是在社會科學等難以用數學工具精確定義的領域。描述所有的現象會比牽強附會的理論更有價值。比如，如果常見的商業和醫學案例可以描述和存儲所有的情況，是否可以取代理論？這也是大數據對理論界提出的挑戰。
此外，大數據也是壹個技術範疇，是指數據庫的分散存儲、計算和整合的壹套技術，以及數據存儲、遠程計算、非結構化分析等計算機技術。可以說，如果沒有廉價的數據存儲、前所未有的計算能力和智能計算理論，就沒有大數據生存的土壤。
在金融領域，大數據的價值還沒有明顯體現出來。數據挖掘是近年來投資領域的壹項重要技術創新。有了大數據技術，這種創新的分析廣度和速度都會大大提高。在傳統金融領域，阿裏金融壹直被業界廣泛關註，其低廉的信貸成本對國內現有的金融機構和模式沖擊很大。而證券公司建立的客戶關系管理系統，通過分析客戶的交易行為，可以挖掘其風險偏好，進而推薦合理的資產配置。目前還處於應用的初級階段，未來會有更廣闊的發展前景。普通投資者也可以利用歷史股票報價和金融數據庫建立自己的分析系統，避免迷失在海量信息中。