伴随着互联网的快速发展，数据信息的收集、整理与传播效率大大提升。即使是在千里之外，人们依旧可以分享工业、农业等领域的多种数据，为相关决策人员制定相应的产品制造计划提供参考依据，使数据的价值得以进一步发挥。
在万物互联加速实现的当下，大数据、云计算、自动驾驶等前沿技术推动行业发展的作用日益凸显，研究人员对于大数据等技术的研发力度不断加深。在众多科研人员的不懈努力下大数据技术不断进步，其应用范围也不断拓展。农业、制造、环保、化工、食品等行业，已经成为了大数据落地的重点领域。
近两年，大数据的应用场景不断增多，市场规模逐步扩大，产业发展整体呈现出一派蓬勃的局面。据统计，2017年，中国大数据产业规模达到4800亿元，同比增长23%；其中，大数据硬件产业的产值为234亿元，同比增长39%。2018年，我国大数据产业规模突破6000亿元。
此外，一些市场调研机构也对大数据市场收益进行了相应的分析。据IDC发布的《全球半年度大数据支出指南，2018H2》预测，在2019年度，大数据与商业分析解决方案全球市场的整体收益将达到1896.6亿美元，相比2018年增长12.1%。IDC认为，在2019-2023年预测期内，全球大数据市场相关收益将实现13.1%的复合年均增长率，并预计总收益于2023年达到3126.7亿美元。
国内的大数据产业，眼下已经进入了快速发展时期。其中，金融、通信、政府，已经成为了大数据技术落地的重点行业。银行、保险、证券与投资，是整个金融产业的重要组成部分。面对日益庞大的金融资金交易量、日益严峻的网络黑客攻击形势，金融界人士积极转变思维模式，并尝试利用大数据、物联网、云计算等技术来构架防火墙，进一步提升金融交易的安全性。其中，大数据分析技术主要运用于风控、信贷、金融反欺诈等业务。
在大宗货物交易活动中，交易的双方往往会提前投保并购买相应的保险。大数据在金融保险领域的应用，有助于相关人员快速评估承保业务的保险损失、优化设计再保方案，让金融交易活动更有保障。同样，大数据对供应链金融所带来的影响，也是深入而持久的。
利用大数据技术，银行等金融机构的工作人员可以对贷款的目标客户进行资信评估。通过对某家企业的生产数据、电水消耗、工资水平、订单数量、投资偏好、研发投入、产品周期等进行全方位的分析，评估人员能够较为客观地了解企业的实际运营状况，进而决定是否放贷及放贷的金额。
新技术的产生，往往催生出新的生产方式和商用模式。大数据在金融领域的应用，不仅对原有的金融交易信息采集方式造成一定的冲击，也促使新型数据信息收集、整合和分享方式的出现。随着大数据基础设施的不断完善，许多垂直行业的从业者开始建立数字化云平台，以此为企业生产、销售等信息的统计和汇总提供便利。
除了金融领域，大数据在教育、医疗、建筑等领域同样大有用处。今后一段时间内，科研人员将继续挖掘大数据的商用价值、民用价值和政用价值，并与各行业人士携手找准行业契合点，处理好大数据市场中硬件、服务和软件之间的关系，让大数据的应用价值得到充分展现。
