摘 要：近年来伴随着移动互联网时代的到来，大数据成为一个炙手可热的新名词，通过移动互联网，一个前所未有的庞大数据库正在形成。由于大数据不仅掌握着庞大的数据信息，本身就能创造巨大的财富，而且能对信息进行专业化处理，与生产、生活息息相关，因此获得各国政府的青睐。本文将详细介绍大数据并且深入分析大数据的影响。
　　关键词：大数据 制造业 金融业 消费
　　一、引言
　　大数据指的是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。近年来大数据成为一个新名词，从个人电脑到网络到云端，大数据蕴藏的海量信息以及信息中埋藏的线索、趋势乃至商机正被越来越多人重视。大数据的热潮已经蔓延到全世界，成为世界各国争相发展的技术之一。大数据市场的融合技术与服务正在迅猛发展，国际数据公司IDC预计，我国大数据市场规模将从2011年的7760万美元增长到2016年的6.17亿美元。大数据既关乎国计又关乎民生，本文将详细介绍大数据并且深入分析大数据的影响。
　　二、大数据对各行业的影响
　　1.大数据对传统制造业的影响。大数据的运用可能会颠覆传统的制造业。中国传统制造业采用的是一种“6+1”的产业链，包括产品设计、原料采购、仓储运输、订单处理、批发经营、终端零售加上制造。在工业2.0和工业3.0时代，中国制造业采用“6+1”产业链，首先通过设计师对产品进行设计，然后生产商开始采购原材料，将原材料放入仓库并同时进行生产，成品、半成品也放入仓储运输储存，接着接受订单将产品送去批发公司，再经由批发公司产品正式进入零售行业。通过“6+1”的生产链极容易导致产能过剩，即在国内消费和低价出口后还有大量产品销售不出去，这是对资源的严重浪费。但是随着大数据的运用，“6+1”的制造产业链会逐渐转变为“4+1”的产业链，仓储运输和批发经营将退出产业链，并且随着不断地优化，会最终进化为“4+0”的产业链，即订单处理、产品设计与制造、原料处理、终端零售。其中最重要的是订单处理，在生产中，首先通过大数据对订单进行分析，再将产品设计和制造捆绑在一起，接着进行原料的处理和终端零售。
　　在产品设计上运用大数据，可以更好的预测不同种类、样式、价格产品的需求并调节产能，及时了解消费者的消费喜好，更好地为消费者提供产品和服务。在产品生产中运用大数据，通过在生产设备上安装传感器，能及时接收传感器传送的数据并进行处理与预测，每台设备及其操作者的工况、绩效以及技能差异能够得以监测，有效防止设备故障对产能的冲击。在物料品质监测上运用大数据，能对产品质量进行实施地监测和运输状况进行准确地把握，达到对产品品质的掌控优于发货速度，同时能根据时间的紧迫性在不同的供应商之间分配订单生产任务，以防止未预料到的物料或运输问題对成本的大量损耗。在售后服务上运用大数据，通过收集产品运行情况的数据发出预防性维护的通知，消费者能第一时间从通知中获得更多的价值，将产品的被动维修转化为主动维护，增加客户的满意度。
　　2.大数据对金融业的影响。大数据的运用将使金融业呈现快速融合的趋势，推动金融业的改革与创新，给金融业的发展带来至关重要的机遇。金融业本身具有着两大特点：（1）在金融业务的开展中会获得大量的客户数据，其中包括客户身份、资产状况、信贷状况等，这些数据通过分析和处理，本身就能创造巨大的财富；（2）金融行业具有充足的资金，能吸引大量高端技术人才，其中不乏尖端的数据分析师，同时也有财力运用大数据的最新技术和设备。以上两大特点使得金融行业在大数据时代具有得天独厚的优势。
　　大数据能推动金融业的战略转型，加速金融业的产品创新。我国正处于市场经济转型时期，利率自由化导致金融业存贷款利差减少，盈利水平下降。在经济新常态的背景下，经济增速从2012年开始回落，增长放缓，企业的生存环境恶化，导致银行等金融机构放贷量骤减，并且贷款质量下降，出现大量坏账，并且各金融机构间服务同质化，产品差异小，业务定位亟待调整。金融业寻求新增长、推动改革的重要途径就是进行金融创新。通过大数据，对金融业所掌握的数据进行深入分析，建立合理的产品组合，找准市场定位，设计具有竞争力的创新产品，明确资源配置方向，充分发挥金融业的创新潜力，寻求新的经济增长点。
　　大数据能降低金融机构的管理和运行成本，降低对个人信用的评估成本。将大数据运用于金融机构的内部管理之中，能够迅速准确地找到内部管理所存在的缺陷，并以此来制定有效的针对性措施，使管理模式与金融机构的运营相适应，降低管理和运行成本。同时大数据也能全面掌握客户信息，真实准确地了解客户需求，及时把握市场营销效果，降低了金融机构的广告成本，同时对客户的信用进行评估，迅速准确，降低了评估成本，也降低了金融机构的放贷风险，有利于金融机构在保持盈利能力的同时稳健运行。
　　三、进入大数据时代应采取的措施
　　1.中国政府应该向美国政府一样积极配合构建中国的大数据，加强中国的信息公开程度。美国采用一站式地信息公开计划、一站式数据下载计划，涵盖50各部门，20万种原始数据，信息公开程度达到90%以上，有效地利用大数据推动了工业4.0的快速发展。而目前我国的信息公开程度非常低，3000多个数据库真正被应用的只有10%。美国在全面公开数据后，仅医疗行业一年就能增加3000亿美元的产值，大数据不仅能帮助企业进入工业4.0，同时大数据本身也能创造巨大的财富，所以中国政府必须大力推动信息公开化建设，利用大数据作为经济的新增长点。
　　2.进一步加强大数据的基础设施建设。大数据基础设施建设既包括硬件设施建设，也包括软件设施建设。例如大数据时代的金融机构，除传统的财务报表外，还增加了影像、图片、音频等非结构化数据，传统的分析方法已经已经不适应大数据的管理需要。对数据的分析量大，速度及准确性要求高，必须依赖于先进的技术设备，同时也需要大量的掌握数据分析的尖端人才，所以软件和硬件的基础设施建设都亟待加强。
　　3.进一步加强关于隐私保护和数据真实性保护的有关立法。大数据本身能产生巨大的财富是基于数据的真实性，但只要数据造假能产生利益，就意味着现实中会存在很多虚假的数据，不利于运用大数据得出正确的分析，因此必须加强关于数据真实性的规范，进行事后监管和法制化建设。同时要正确处理好大数据的公开与公民隐私权之间的关系，做到大数据时代不但不会泄露个人隐私，反而能提高公民的隐私意识，这就要求政法加强对有关隐私保护方面的立法，处理好隐私权的保护与大数据公开的边界。
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　　作者简介：谢慧蓉（1995—），女，汉族，湖南武冈人，河南大学经济学院，2013级本科生，金融专业，快递地址：河南省开封市金明区河南大学金明校区东苑。