售商品价格指数）、Discer
group企业发展战略咨询报告上，还体现在阿里巴巴商务智能指数（预测经济发展态势）和基于公共气象数据的各行业资源配置优化服务上。
互联网金融是大数据发展各角度的前沿阵地。在金融领域，要实现从金融互联网向互联网金融的快速转型。传统模式下的金融企业开展网上业务，如：网上银行、网上理财，并不是真正的互联网金融。互联网金融是指通过互联网新技术为客户实现搜索或风控等服务增值，比较有代表性的是，消除供求双方结构不对称的P2P贷款，提高存取效率的保值理财产品余额宝。
（四）大数据的关键点：保证数据质量
要发展大数据分析，首先要保证数据质量。错误的输入必然导致错误的输出。没有数据质量，一切都是浮云。数据质量没有保证，是不敢用的。数据质量是一项耗时、费力的基础工作。
保证数据质量要求数据采集与清洗过程中秉持两大原则：相关性和低噪声。第一，大数据，数据并非越“大”越好，而是相关数据越“大”越好。特别是，在数据采集中，要以采集尽可能多的“相关”数据为目标，而非不加筛选越多越好。第二，大数据，首先数据获取时要保证不存在诱导倾向的干扰因素，同时进行去噪处理。
保证数据质量要建立数据的数据。针对数据质量建立数据标签，才有进步。有了对数据质量的数据，数据才能被决策者更为安全科学有效地使用。
（五）大数据竞争的核心：分析人才的竞争
大数据时代，作为一种资源，数据不再是稀缺资源。互联网、门户网站、社交网站、微博、微信等新媒体积累了大量数据，缺乏的是对这些数据的分析人员。缺乏专业的分析人才，即使守着数据的“金山”，也只能望“山”兴叹。因此，美国TurboFi
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cialGroup采用最新的大数据分析技术聚焦被FICO遗忘的15人群建模，阿里提出建立大数据分析的开放式平台，希望能够集结更多专家智慧，同时培养阿里分析人才，挖掘阿里数据“金矿”。
二、把握大数据
大数据对社会生活带来方方面面的影响，我们如何把握大数据时代的机遇，需要慎重对待大数据带来的挑战。总结起来，主要有三个方面：
（一）大数据时代，数据整理和清洗工作
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（1）数据整理和清洗工作是数据分析的基础。大数据专家根据经验，普遍认为该工作是一项基础性工作，耗时多且简单，占到数据分析工作量的60以上，是数据分析前提和基础。在此基上，数据分析工作需要对数据进行标识，进行深度分析，撰写专题报告，确保结果可以执行，最终落实到决策和实施。
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