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用云计算承载大数据
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云计算是大数据的基础，它给大数据提供了硬件和平台支持。在传统模式中，数据是和应用程序绑定的，应用程序的设计和开发是相互独立的，只有创建了应用才能解读数据，应用间的数据交换往往伴随着复杂的ETL（数据提取、转换和加载）过程，企业的数据库管理员往往被不同的数据在不同系统中的不同表现和元数据管理弄得焦头烂额，甚至产生许多不必要的错误。而今云计算PaaS平台中，提倡SOA（面向服务的体系结构）的理念，将数据以API服务的形式重新释放出来，与应用解耦，这样一份数据可以被更多应用程序所共享和使用。数据成了云平台的“酒单”中的酒，应用程序开发者和客户可以将各种数据自行调配成风味各异的“鸡尾酒”，从而产生附加价值。
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随着大数据的出现，数据平台的概念也应运而生。由于数据量极为丰富，数据本身就可以成为一个平台，而数据在数量和复杂度上的高速增长，是数据平台在构建时应当首要解决的问题。
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云计算已成为推动企业大数据应用的技术力量。云计算通过存储资源的供应为大数据提供廉价、弹性的分布式数据存储；通过IaaS平台资源的动态供应，来实现PaaS所提供的数据采集平台、大数据分析平台以及消费数据展现应用程序等的运行环境。解耦后的数据资源使企业无论在移动通信设备、计算机端、平板电脑都能共享云端的应用程序和数据，让金融企业走出办公室，拥抱移动和社交，为客户创造更多价值。
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大数据的每个环节都伴随着飞速增长的计算、存储资源的需求。如果说大数据是超级跑车，那么云计算就是高速公路，没有云计算这样的高速公路，大数据这样的超级跑车就跑不起来。当人们对大数据这辆超级跑车有很高需求的时候，云计算高速公路就会往纵横方向不断发展，形成良性互动的关系。未来趋势是建设一个数据高速路平台。在这个高速路平台上，基础设施和构建模块是可以重复使用的，甚至大数据的数据本身，也可能重复使用。
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除了可以容纳海量数据外，这条数据高速公路可容纳的数据类型也极为丰富，不但包括企业的业务订单数据这样的结构化数据，也包括客户评价这样的非结构化数据，还包括外部的社交网站数据、位置数据、物联网数据、博客数据等。
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数据高速公路的架构总览主要显示出三大特征：
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第一，静态的数据被转化为动态的数据。云计算的出现使得储存动态复杂数据的技术能够更容易获得。
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第二，层次化可重用设计。在数据高速公路中，共有6个层次，分别是数据发布层、数据可视化层、数据处理层、数据存储层、数据集成层以及数据建模层。实时获得的数据可快速地进行实时处理，再加上可重用的层次化设计，数据处理效率大大提高。可重用也就意味着云计算提供商可以在实现平台的同时，提供规模效应。
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第三，传统的数据仓库转变为数据源。与传统的需要自建大型物理设备来存储数据的方式不同，数据高速路平台可以让企业将数据储存在云端，在保证数据的灾备安全的同时，使得数据的访问更为标准化、分布化。
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金融投资的未来
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在未来，互联网将云端的大数据分析平台的数据和分析能力送到了普通投资者的手边，技术不再是壁垒，普通投资者手中也能握有投资的利器，头脑好的投资者和团队甚至可以与机构同台竞争，为其自身或客户提供优秀的财富管理服务。
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大数据技术下的量化投资作为服务让投资者能够科学、稳定地在全球市场投资。不远的将来，一大批靠天吃饭的共同基金经理和公司将被超越和淘汰，留下的基金公司将是那些能够根据大数据分析提供交易策略，占领独特优势的对冲基金和自营基金。
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信息高速流转，市场中的机会会被量化交易策略快速地发现和捕获，金融市场也会变得更加有效，更加真实地反映由大数据所描述的现实。
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新型金融服务的先驱者——阿里金融
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互联网金融的先驱者阿里巴巴在金融创新方面可谓不遗余力。在阿里巴巴集团副总裁胡晓明看来，阿里金融的核心竞争力是其所拥有的大数据和云计算技术。
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阿里金融提供的主要服务是为商户发放贷款。贷款主要分成两类：阿里贷款和淘宝贷款，前者针对阿里巴巴B2B平台上的商家，后者针对淘宝网和天猫上的商家。所有贷款都是订单贷款或者信用贷款，也就是说不像银行那样需要房产或其他抵押品。
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除了对部分商家，阿里金融会派人采用视频调研加实地考察之外，大多数时候都是客户在线申请，阿里金融通过调用客户在阿里平台上的各种数据，建立各种各样的评分卡，决定是否放贷。客户也免去了传统银行贷款模式下提交各种烦琐材料的过程，节省了时间和金钱。
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放款之后，阿里金融会通过支付宝等渠道监控现金流，避免客户违约。即便发生坏账，阿里金融经过各种催收之后，还有最后一招：清除客户在阿里巴巴平台上的账号和店铺。这些客户筛选和贷后管理措施帮助阿里金融在批量放贷的同时，不良贷款率始终保持在1%以下。这种对于贷款安全的良好控制，恰好也是新型金融服务平台的优势体现。
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阿里金融手中握有每个客户在阿里巴巴生态系统，包括阿里巴巴、淘宝、天猫等的数据，这些数据通过阿里巴巴的大数据平台，成为阿里金融客户经理手中的撒手锏，相当于传统行业中，银行握有每个客户的真实账本、客服记录、客户关系、身份信息、核心银行账号（支付宝）、客户评价。客户经理可以用非常小的考察成本来了解一个申请贷款的客户。每个客户经理服务的客户数量是传统商业银行的15倍，平均每个客户经理每年能够服务300家企业。阿里金融的目标是把这个数字继续提高到3 000家，也就是说，不考虑企业规模，与银行的同行们相比，阿里金融的客户经理在同样的时间里，将能够为数量是前者服务量的150倍的客户放款，而且能保证这些客户几乎都不会赖账。在这种新型的金融服务模式下，客户可以享受快速、高效的贷款服务，贷款流程大大简化，足不出户，就能完成贷款的全部过程。
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阿里金融的年化利率是18%，但由于用互联网方式放款，允许客户随借随还，按天计息，日利率通常是万分之五或万分之六。阿里金融提供的数据称，2012年全年，通过它们获得贷款的小微企业，实际付出的平均成本是6.7%，而银行一年期的贷款利率为6.1%左右，差别不大。
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阿里金融发现了互联网企业独有的、金融机构不能全盘复制的价值。阿里金融希望利用大数据批量放贷，把阿里金融打造成一个可以流水线工作的现代金融服务工厂。
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机器学习
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互联网，特别是移动互联网造就了大数据，就好比高清电视替代普通电视，将实景中更多的细腻画面细节清晰地呈现在观众眼前。而随之产生的问题就是观众的普通视力是否可以捕捉到这些由于技术演进而增加的细节，充分享受技术革命所带来的全新视觉体验。假如观众视力不能有效分辨高清画面，那么高清摄像、播放和显示技术产生的意义对他/她而言就是非常有限的。而可以帮助解决这一问题的方法就是为观众配备提高视力的眼镜。对于互联网技术所推动的大数据而言，能够帮助数据用户增强“视力”的“眼镜”就是机器深度学习。
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人工智能与机器学习
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