現如今，大數據已應用于各行各業，與金融、醫療、工業、汽車、餐飲、零售、電信、能源和娛樂等在內的各種場景實現了深度融合。在金融領域，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用；在醫療領域，醫療大數據平臺的建立有助于提升醫療診斷的質量和安全性；在汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，即將在不遠的未來普及到人們的日常生活中；在消費領域，購物娛樂、交通出行、生活繳費等各方各面都在大數據的賦能下更加高效、便捷......大數據的價值，遠不止于此。大數據對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，它的影響將發生在關乎人類生產生計的千行百業。在與各類場景的融合中，大數據的價值能夠得到真正釋放。想要大數據在各行業場景應用中發揮更大價值，需要大數據提供更先進的數據分析能力。大數據場景下的數據質量大多數情況并不理想，雖然數據量已足夠多，但就其本身而言，存在數據來源渠道不同、數據信息有真有假、數據內容有實有虛等問題。大數據技術解決了兩方面的問題，一是效率的問題，二是質量的問題，而這兩方面問題也彼此相關。效率問題上，大數據技術獲益于底層軟硬件計算框架的能力發展；質量問題上，大數據技術則依賴于數據科學算法的研究和創新。由于大數據場景下數據質量較差，因此在數據分析方法的層面上衍生出了新的技術解決思路，深度學習和強化學習可以說是大數據在算法方向最為重要的技術突破。市場化商業環境所能產生的業務數據，在很多領域已經可以滿足建模所需的數據規模需求，這也為深度學習的廣泛應用提供了良好的落地基礎。以制造業為例，利用工業大數據可以提升制造業行業整體水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。但制造業融入大數據發展已有多年，制造業信息化的發展卻不盡人意。不同的信息有不同格式的數據通信協議，要構建完整的生態體系，更是如同蜀道之難。現代組織把海量的數據視為寶貴資源，并不斷尋求最佳實踐工具來最有效地利用這些數據，大量的應用場景產生的大量的有價值數據會促進各行各業的發展與突破，從數據源到數據分析以及數據價值實現需要更專業的數據處理技術來實現這一完整鏈路。我們知道，今天是一個大數據的時代，大數據作為數字經濟社會發展的核心驅動力，正在改變社會的運行方式。
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