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大数据的发展历史及规律
大数据的发展历史可以追溯到20世纪90年代，当时人们开始意识到数据的重要性和价值，同时也出现了许多新的技术来处理和分析大规模的数据。
进入21世纪，随着互联网、移动设备和物联网的普及，数据的规模开始呈现爆炸性的增长，大数据技术也应运而生。
大数据的发展规律可以从以下几个方面来概括：
1.数据规模不断扩大
随着信息技术的发展和普及，数据的规模呈现出爆炸性的增长。
从早期的GB级数据量到现在的TB级甚至PB级数据量，数据的规模已经达到了惊人的程度。
这种大规模的数据量不仅包括传统的结构化数据，还包括非结构化数据、半结构化数据等。
1.处理速度不断提高
随着数据规模的扩大，对数据处理的速度也提出了更高的要求。
为了更好地利用数据，需要更快地处理和分析数据。
因此，大数据技术不断发展和优化，以提高数据处理的速度和效率。
1.应用领域不断拓展
大数据技术的应用领域非常广泛，从商业应用到公共服务领域再到科研领域，都可以看到大数据技术的应用。
在不同的
领域中，大数据发挥着不同的作用，例如在商业领域中可以提高企业的决策效率和竞争力，在公共服务领域中可以更好地服务社会和人民，在科研领域中可以促进科技创新和发展。
1.数据价值不断挖掘
大数据的价值是显而易见的，通过对大数据的分析和处理，可以发现其中的规律和趋势，从而为企业和政府做出更明智的决策提供支持。
同时，大数据还可以通过预测未来的趋势来指导人们的行动。
总之，大数据的发展历史和规律表明，大数据已经成为了现代社会的重要组成部分，其应用领域广泛且价值巨大。
未来随着技术的不断进步和发展，大数据将会在更多的领域得到应用和发展。
HCIA-Big Data V3.0 华为认证大数据工程师在线课程章节测试题汇总1.大数据发展趋势与鲲鹏大数据1、(单选)以下哪个不是大数据时代新兴的技术:A.HBaseB.HadoopC.MySQLD.Spark正确答案：C2、(单选)第三次信息化浪潮的标志是:A.云计算、大数据、物联网技术的普及B.个人电脑的普及C.互联网的普及D.虚拟现实技术的普及正确答案：A3、(多选)大数据的4V特性包括:A.数据量大B.数据类型繁多C.处理速度快D.价值密度低正确答案：ABCD4、(多选)下列对Hadoop各组件的理解正确的是:A.Pig:处理大规模数据的脚本语言B.Kafka:分布式发布订阅消息系统C.Oozie:工作流和协作服务引擎D.Tez:支持DAG作业的计算框架正确答案：ABCD5、(判断) “大”是大数据的关键，大数据中一定包含有用价值! 正确答案：错误2.HDFS分布式文件系统和ZooKeeper1、(单选)HDFS的命名空间不包含:A.块B.字节C.文件D.目录正确答案：B2、(单选)采用多副本冗余存储的优势不包含:A.容易检查数据错误B.保证数据可靠性C.节约存储空间D.加快数据传输速度正确答案：C3、(多选)HDFS只设置唯一一个名称节点带来的局限性包括:A.命名空间的限制B.集群的可用性C.性能的瓶颈D.隔离问题正确答案：ABCD4、(多选)Zookeeper集群主要有以下角色:A.LeaderB.FollowerC.ObserverD.Master正确答案：ABC5、(判断)Zookeeper的子节点Znode会继承父节点的ACL。
正确答案：错误3.Hive分布式数据仓库1、(单选)下列关于Hive基本操作命令的解释错误的是:A. create database userdb;//创建数据库userdbB. create table if not exists usr(id bigint,name string,age int); //如果usr表不存在，创建表usr，含三个属性id,name,ageC. load data local inpath '/usr/local/data’ overwrite into table usr;//把目录'usr/local/data'下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表D. insert overwrite table student select * from user where age>10;//向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据正确答案：C2、(多选)下列说法正确的是:A.Hive和HDFS、HBase、Spark、Flink等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上B.Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据C.HiveQL语法与传统的SQL语法很相似D.数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储正确答案：ABC3、(多选)以下属于Hive的基本数据类型是:A.TINYINTB.BINARYC.FLOATD.STRING正确答案：ABCD4、(判断)Hive是为了降低程序员使用MapReduce的难度而产生的。
# 数据趋势：解读大数据的发展脉络## 引言随着信息技术的迅速发展和全球数字化浪潮的兴起，我们进入了一个数据驱动的时代。
大数据作为这个时代的核心资源，正日益成为推动创新和决策的重要工具。
在过去几年里，大数据经历了快速发展和不断演变的过程。
本文将解读大数据的发展脉络，探讨当前的数据趋势和未来的发展方向。
## 大数据的发展脉络大数据的发展可以分为以下几个阶段：### 1. 数据爆炸阶段这个阶段发生在互联网的兴起和智能手机的普及之后。
大量的数据开始被产生和存储，包括社交媒体数据、传感器数据、移动设备数据等。
企业和组织开始关注如何收集、处理和利用这些数据。
然而，由于数据规模庞大且结构复杂，数据管理和分析面临着巨大的挑战。
### 2. 数据整合与分析阶段在这个阶段，企业开始尝试整合和分析不同来源的数据，以获得更深入的洞察力和价值。
数据仓库和商业智能工具的发展使得企业能够更好地管理和分析数据。
数据科学和机器学习的应用也为数据分析提供了新的方法和技术。
### 3. 数据驱动决策阶段在这个阶段，企业开始意识到数据可以作为决策的重要依据。
通过数据驱动的决策，企业可以更准确地预测市场趋势、优化运营和资源配置，并实现创新和增长。
大数据分析平台和智能算法的出现，进一步推动了数据驱动决策的发展。
### 4. 数据伦理和隐私保护阶段随着大数据的广泛应用，人们开始关注数据伦理和隐私保护的问题。
如何合法、公正地收集和使用数据成为了一个重要议题。
政府和组织开始制定相关的法律和规定，以保护个人和组织的隐私权和数据安全。
### 5. 数据共享和开放合作阶段在当前阶段，数据共享和开放合作成为了一个新的趋势。
企业和组织开始认识到通过数据共享可以获得更多的价值和创新。
开放数据平台和API的出现，促进了跨组织和跨行业的数据共享和合作。
## 当前的数据趋势在当前的数据发展脉络下，以下是一些当前的数据趋势：### 1. 数据多样性和复杂性增加随着物联网、人工智能等技术的兴起，数据的多样性和复杂性不断增加。
大数据的前世今生——大数据特征与发展历程2014-10-08 18:31 原创精选转载0条评论大数据大数据的定义与特征大数据（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。
作者认为具有以下五大特征（4V+1O）的数据才称之为大数据，即：数据量大（Volume）。
第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z （10亿个T）。
类型繁多（Variety）。
第二个特征是种类和来源多样化。
包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）。
第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。
随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
速度快时效高（Velocity）。
第四个特征数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。
比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。
这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
数据是在线的（Online）。
数据是永远在线的，是随时能调用和计算的，这是大数据区别于传统数据最大的特征。
现在我们所谈到的大数据不仅仅是大，更重要的是数据变的在线了，这是互联网高速发展背景下的特点。
比如，对于打车工具，客户的数据和出租司机数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。
如果是放在磁盘中而且是离线的，这些数据远远不如在线的商业价值大。
关于大数据特征方面，特别要强调的一点是数据是在线的，因为很多人认为数据量大就是大数据，往往忽略了大数据的在线特性。
数据只有在线，即数据在与产品用户或者客户产生连接的时候才有意义。
2020年最新公需科目《大数据》考试题(含答案)一、选择题1．内存够大，所以集群的瓶颈不可能是 a 和 d二、单选题2．大数据时代，数据使用的关键是（ D ）。
（单选题） A.数据收集B.数据存储C.数据分析D.数据再利用三、多选题3．阿兰·图灵在哪一年提出图灵测试的概念？CA.1952年B.1954年C.1950年D.1955年4．大数据的应用能够实现一场新的革命，提高综合管理水平的原因是 3分得分.■A.从柜台式管理走向全天候管理■B.从粗放化管理走向精细化管理■C.从被动反应走向主动预见型管理■D.从单兵作战走向联合共享型管理5．医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？A.诊疗数据B.个人健康管理数据■C.公共安全数据D.健康档案数据6．宁家骏委员指出，大数据要与“互联网+”医疗健康紧密结合起来，国家明确支持“互联网+”医疗.“互联网+”健康。
对7．国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》？AA.2015年B.2014年C.2016年D.2013年8．下列哪些国家已经将大数据上升为国家战略？■A.英国■B.日本■C.美国■D.法国9．吴军博士认为未来二十年就是（）为王的时代。
CA.文化B.工业C.数据D.农业10．在网络爬虫的爬行策略中，应用最为基础的是（AB ）。
A.深度优先遍历策略B.广度优先遍历策略C.高度优先遍历策略D.反向链接策略E.大站优先策略11．根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15万处更新。
A.2010年B.2006年C.2014年D.2008年12．大数据仅仅是指数据的体量大。
×正确错误13．大数据正快速发展为对数量巨大.来源分散.格式多样的数据进行采集.存储和关联分析，从中发现新知识.创造新价值.提升新能力的（B）。
A.新一代技术平台B.新一代信息技术和服务业态C.新一代服务业态D.新一代信息技术14．以下说法错误的是哪项？DA.大数据是一种思维方式B.大数据不仅仅是讲数据的体量大C.大数据会带来机器智能D.大数据的英文名称是large data15．农业部发布的《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》提出，到2020年底前，实现农业农村历史资料的数据化.（）。
数据挖掘考试题目-—关联分析一、10个选择1。
以下属于关联分析的是（）A．CPU性能预测B．购物篮分析C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模2。
维克托▪迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系.其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘( )A．K-means B．Bayes NetworkC．C4。
5 D．Apriori3。
置信度（confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A．简洁性B．确定性C．实用性D．新颖性4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（）A．抽样B．剪枝C．缓冲D．并行5。
以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（）A．支持度阈值增大B．项数减少C．事务数减少D．减小硬盘读写速率6。
Apriori算法使用到以下哪些东东（）A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图7。
非频繁模式（ )A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感8。
对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是( )［注：分别以1、2、3代表之］A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是( )A．存储数据B．查找C．加速查找D．剪枝10。
以下不属于数据挖掘软件的是( )A．SPSS Modeler B．WekaC．Apache Spark D．Knime二、10个填空1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。
2.关联规则的评价度量主要有：和。
3.关联规则挖掘的算法主要有：和。
4。
购物篮分析中，数据是以的形式呈现.5。
一个项集满足最小支持度，我们称之为。
1下面关于数据的说法，错误的是：（）A、数据的根本价值在于可以为人们找出答案B、数据的价值会因为不断使用而削减C、数据的价值会因为不断重组而产生更大的价值D、目前阶段，数据的产生不以人的意志为转移我的答案：B得分：3.3分2云计算的主要优点不包括：（）A、初期投入大，需要用户自己维护B、初期零成本，瞬时可获得C、后期免维护，使用成本低D、在供应IT资源量方面“予取予求”我的答案：A得分：3.3分36•信息科技为大数据时代提供技术支撑，主要体现在三个方面，以下哪个不属于这三个方面。
0A、存储设备容量不断增加B、CPU处理能力大幅提升C、量子计算机全面普及D、网络带宽不断增加我的答案：C得分：3.3分4假设A班级的平均分是80,标准差是10, A考了90分；B班的平均分是400,标准差是100, B考了600分。
采用Z-Score规范化以后，二者谁的成绩更加优秀：()A、A的成绩更为优秀B、B的成绩更为优秀C、二者一样优秀D、无法比较我的答案：A得分：0.0分5下面关于手机软件采集个人信息的描述错误的是：()A、在我们的日常生活中，部分手机APP往往会“私自窃密”B、有的APP在提供服务时，采取特殊方式来获得用户授权，这本质上仍属“未经同意”C、在微信朋友圈广泛传播的各种测试小程序是安全的，不会窃取用户个人信息D、手机APP过度采集个人信息呈现普遍趋势，最突出的是在非必要的情况下获取位置信息和访问联系人权限我的答案：C得分：3.3分6关于推进数据共享开放的描述，错误的是：0A、要改变政府职能部门“数据孤岛"现象，立足于数据资源的共享互换，设定相对明确的数据标准，实现部门之间的数据对接与共享B、要使不同省区市之间的数据实现对接与共享，解决数据“画地为牢”的问题，实现数据共享共用C、在企业内部，破除“数据孤岛：推进数据融合D、不同企业之间，为了保护各自商业利益，不宜实现数据共享我的答案：D得分：3.3分7假设属性的取值范围是-957〜924,当属性的值为426时，采用小数定标规范化方法对应的转换结果是：0A、0.421B、0.433C、0.426D、0.489我的答案：A得分：0.0分8以下哪个不是Flume的核心组件：()A、数据块(Block)B、数据源(Source)C、数据通道(Channel)D、数据槽(Sink)我的答案：D得分：0.0分9云计算包括3种类型。
大数据时代简单介绍随着互联网的迅猛发展，大数据时代已经正式到来。
在过去，人们对于数据的处理和利用往往局限于小规模，但现在我们正处于一个数据爆炸的时代，海量的数据被不断地产生和积累。
大数据时代的到来，不仅给各行各业带来了巨大的挑战，也提供了许多前所未有的机遇。
什么是大数据？大数据是指规模庞大、结构复杂、处理速度快的数据集合。
它不仅仅是指数据量的增加，更强调数据的价值和利用。
大数据通过收集、存储、分析和挖掘，可以揭示出隐藏在其中的信息和规律，为决策提供重要的支持。
大数据时代的到来，给社会各个领域带来了巨大的变革。
在商业领域，大数据的应用已经成为企业获取竞争优势的关键。
通过对客户数据的分析，企业可以更加准确地预测市场需求，调整产品定位和销售策略。
同时，大数据还可以帮助企业发现潜在的问题和机会，提升管理和运营效率。
在金融领域，大数据的分析可以帮助银行发现欺诈行为、预测风险和构建个性化的投资组合。
在医疗领域，大数据的应用可以帮助医生进行精确的诊断和治疗。
在城市规划中，大数据可以提供实时的交通流量信息，优化交通路线和减少拥堵。
可以说，大数据已经渗透到了我们生活的方方面面。
然而，要实现大数据的应用并不是一件容易的事情。
首先，大数据的处理需要强大的计算和存储能力。
目前，云计算和分布式存储等技术的发展已经为大数据的处理提供了强有力的支持。
其次，大数据的分析需要深入的业务理解和专业的数据科学家。
只有深入了解业务需求，并能够对数据进行准确的分析，才能够从数据中得到有价值的信息。
最后，大数据的应用也面临着数据安全和隐私保护的挑战。
在数据收集和处理过程中，必须要保证数据的安全性和隐私性，避免泄露和滥用。
在大数据时代，数据已经成为了一种重要的资源，而数据科学家则成为了炙手可热的职业。
数据科学家通过对数据的处理和分析，可以帮助企业发现商机、提升效率和创造创新。
因此，对于有志于从事数据科学行业的人来说，需要具备扎实的数学、统计和计算机技术基础，并具备良好的沟通和分析能力。
大数据技术的发展演变及其特点大数据技术的发展演变及其特点随着数字化时代的来临，大数据技术逐渐成为信息时代的焦点和核心竞争力之一。
本文将重点探讨大数据技术的发展演变和其特点。
大数据技术的发展演变可以追溯到20世纪70年代。
那个时期，计算机存储和处理能力有限，数据量相对较小，因此分析数据主要依靠传统的统计方法。
然而随着互联网和信息技术的快速发展，数据量开始呈现爆炸式增长，传统的数据处理方法逐渐失效。
2005年，当时仍然是雅虎公司的哈勃·卡普南（Hadoop Kapuna）提出了分布式文件系统Hadoop，并在2008年成立了Apache Hadoop项目。
Hadoop的出现标志着大数据技术的开端。
自此以后，大数据技术经历了快速的发展和演变。
2010年，Apache Hadoop项目发布了Hadoop2.0版本，引入了YARN （Yet Another Resource Negotiator）资源管理器，实现了对Hadoop集群的资源管理和任务调度，从而进一步增强了Hadoop的扩展性和可靠性。
随后，一系列与大数据处理相关的技术也相继出现，如HBase分布式数据库、Hive数据仓库、Pig数据流语言等，从而完善了大数据技术的生态系统。
到了2012年，Apache Hadoop项目发布了Hadoop3.0版本，引入了容器化技术Docker和虚拟化技术Kubernetes，提供了更好的资源管理和容错机制，加速了大数据技术的发展。
此外，随着云计算技术的兴起，大数据处理也逐渐向云端迁移，云上大数据处理平台如AWS EMR、Google Cloud Dataproc、Azure HDInsight等相继问世。
大数据技术的发展演变也带来了一系列的特点。
首先是高性能的数据处理能力。
大数据技术采用分布式计算和存储架构，能够对海量数据进行快速处理和分析，大大提高了数据处理的效率。
其次是强大的容错性和可扩展性。
块数据：大数据时代真正到来的标志
作者：
来源：《大众理财顾问》2015年第05期
编者按>> 4月17日，中信出版集团出版、大数据战略重点实验室联合最新研究成果《块数据——大数据时代真正到来的标志》一书，在“2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会新闻发布会”上首发。
大数据战略重点实验室认为，所谓块数据，就是一个物理空间或行政区域内形成的涉及人、事、物的各类数据的总和。
块数据比条数据的
“4V”[Volume（大量）、Variety（多样）、Value（价值）、Velocity（高速）]具有更为明显的特征。
块数据理论创新将打破传统的信息不对称和物理区域、行业领域对信息流动的限制，通过对不同类型、来源信息的集成、挖掘、清洗，极大地改变信息的生产、传播、加工和组织方式，进而给创新发展带来新的驱动力，推动产业的彻底变革和再造。
人类将以块数据为标志，真正步入大数据时代
除了对一二三产形成影响外，块数据的出现也在创造基于服务自身需要的产业链条，这个产业链条有两种分类：一种是从“硬件”上来讲，就是构建一整套产业体系；一种是从“软件”上来讲，就是诞生新的商业体系。
新的产业体系
基于块数据的产业几乎涉及信息基础设施建设、硬件终端设备、软件应用等各个层级，构成了一个完整的产业体系，而且它还具有一个很鲜明的特点，就是对一个地方既有的产业基础要求相对不高，而对当地的生态环境、资源禀赋、地质条件等则有较高要求。
这对于在传统制造业发展时代落后而生态良好的城市和地区来说将是一轮新的发展机遇。
一般来讲，要推动产业链建设，基本的发展策略是“抓两头促中间”，即一手抓数据中心，一手抓呼叫中心，促进大数据核心产业的发展；“抓平台促开放”，即大力推动大数据公共平台建设，促进政府数据的开放和共享；“抓产业促发展”，即拓展大数据在工业、农业和服务业的深入应用，促进大数据产业发展；“抓软件促硬件”，即推进智慧城市信息系统的集成与应用，带动集成电路、网络设备、服务器、安全产品、智能终端等硬件的生产。
新的商业模式
如果把数据作为一条贯穿整个大数据产业发展的主线，那么，块数据产业发展的一种思路就是以建设全城、全覆盖、全免费的WiFi 系统为基础，实现大数据，尤其是“块上”数据的集聚，推动互联网产业的发展和大数据交易市场的形成，最终建立完整的互联网金融产业体系。
具体可分为以下3个阶段。
一是建设一张覆盖全城的特殊局域网，通过特许经营等方式，降低管道、光纤等基础设施的建设与运营成本，并对WiFi 提供有力支撑。
在此基础上，形成城市的互联网主入口，聚集访客量和浏览量，不断拓展规模，推动“块上”数据的快速积累，形成社会数据汇聚。
二是要通过政府数据开放和企业数据有偿共享，搜集形成城市的大数据汇聚平台；建立大数据交易市场体系，以商品化的方式推动大数据的交易和流通，通过免费和市场两种方式来实现数据的敞开供应，然后，在海量的数据中寻找和分析数据化的活动轨迹，挖掘提炼数据价值。
三是在实现块数据持续聚集、流动的基础上，实现数据与产业的深度融合，进而推动整个产业结构的优化升级，特别是推动互联网金融等新兴业态的发展。
这3个层次体现了形成块数据并发现块数据价值的基本过程，它们之间并不是相互割裂的关系，而是互相影响、共同推进，由于无线城市、大数据交易市场和产业应用都已在前文做过阐述，这里重点介绍互联网金融业态。
互联网金融是近两年才提出来的一个概念，特别是伴随着余额宝用短短10 个月时间积累到5000亿元巨额资金的现象级事件，让互联网金融迅速蹿红。
从块数据的角度来讲，由于块数据带来每个行业条状数据的记录，直至对整个区域、各个领域、全部行业、所有自然和人文现象的记录、分析、挖掘，让金融企业可以在通过抵押、质押、担保等传统手段控制风险的老路子之外开辟一条新路。
即可以根据企业的日常经营状况，包括销量、现金流、盈利等；个人的生活状况，包括以往贷款还款记录、信用卡使用状况、违法犯罪情况、个人财产状况、个人健康状况等，去全面衡量贷款主体的信用。
与传统的银行采用的风险控制技术相比，大数据让风险控制技术成本更低，更接近客户真实的信用状况，而且不需要实物抵押。
当互联网和大数据结合起来，就能够让企业比客户自己更接近客户、更了解客户，传统金融所拥有的信息优势、风控优势、资金优势都将大打折扣。
这可能带来以下几个场景。
开辟新的超级市场阿里金融也好，余额宝也好，其服务的对象都是散户、中小微企业这些传统金融行业因为利润率不足、风控手段有限等原因而放弃的群体。
马云曾经讲过，传统银行服务的是20%的高端人士，而互联网金融服务的是剩下80%的普通人士。
试想，对于单笔以百、千为单位的贷款，如果让银行去做，基本上是亏损的；而对于以1元为起点的基金认购，放给任何一家传统基金公司来做赢利恐怕都不现实，这就给了互联网金融在夹缝中生存和发展的机会。
而互联网聚沙成塔、滴水成海的特点又将这些单独的看起来赢利空间有限的金融业务不断放大，最终可能造就一个万亿级的新市场。
创造新的金融业态如果说产业革命的起点是科技创新，那么顶端就是金融创新。
凭借着对大数据的运用，新的金融业态不断产生，并对传统金融行业产生巨大的挤压甚至是颠覆效应，比如，第三方支付、P2P平台、互联网理财和电子货币的发展就正从支付领域、信贷领域、股权融资等各个方面对业已形成的传统行业进行再造。
其中第三方支付作为发展最早的互
联网金融业态，到2013 年已经达到10 万亿元的规模，涉及货币汇兑、互联网支付等各种业务类型；P2P作为网络信贷的中坚力量，已经发展出线上线下融合，并提供担保征信的具有中国特色的新的金融业态；而众筹这种全新的融资方式为解决某些金融难题提供了新路径。
举个例子，对一些以往一般投资者难以参与的大型基础设施建设，如高速公路修建等，普通民众将可以以小额投资的众筹方式参与，既拓宽了居民投资渠道，又破解一些地方特别是中西部地区基础设施建设的融资难题。
可以说，到目前为止，所有传统金融业态都已经有了网络版，而且这个网络版还是效率、便利程度、收益的升级版。
衍生新的金融需求伴随着虚拟经济的发展，网络上各种虚拟财产的保护、基于电商的物流配送以及各类资产的定价、交易、保护等，为证券、保险、银行数据信托等行业提供了新的市场机会，特别是在块数据时代，一些新的需求应运而生。
比如数据期货，把某个省份全部教育数据搜集起来，然后通过标准化，做出一个期货产品，放到数据期货市场上去，依靠市场的力量进行交易，这当然有很大的风险，也还有很多问题需要解决，却很有可能在未来的某一天成为现实。
可以预计，数据保险、数据信托、数据银行、数据结算等都是数据市场所需要的金融服务。
本文节选自《块数据——大数据时代真正到来的标志》，文字有删节。
