现如今，大数据已应用于各行各业，与金融、医疗、工业、汽车、餐饮、零售、电信、能源和娱乐等在内的各种场景实现了深度融合。在金融领域，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用；在医疗领域，医疗大数据平台的建立有助于提升医疗诊断的质量和安全性；在汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，即将在不远的未来普及到人们的日常生活中；在消费领域，购物娱乐、交通出行、生活缴费等各方各面都在大数据的赋能下更加高效、便捷......大数据的价值，远不止于此。大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，它的影响将发生在关乎人类生产生计的千行百业。在与各类场景的融合中，大数据的价值能够得到真正释放。想要大数据在各行业场景应用中发挥更大价值，需要大数据提供更先进的数据分析能力。大数据场景下的数据质量大多数情况并不理想，虽然数据量已足够多，但就其本身而言，存在数据来源渠道不同、数据信息有真有假、数据内容有实有虚等问题。大数据技术解决了两方面的问题，一是效率的问题，二是质量的问题，而这两方面问题也彼此相关。效率问题上，大数据技术获益于底层软硬件计算框架的能力发展；质量问题上，大数据技术则依赖于数据科学算法的研究和创新。由于大数据场景下数据质量较差，因此在数据分析方法的层面上衍生出了新的技术解决思路，深度学习和强化学习可以说是大数据在算法方向最为重要的技术突破。市场化商业环境所能产生的业务数据，在很多领域已经可以满足建模所需的数据规模需求，这也为深度学习的广泛应用提供了良好的落地基础。以制造业为例，利用工业大数据可以提升制造业行业整体水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。但制造业融入大数据发展已有多年，制造业信息化的发展却不尽人意。不同的信息有不同格式的数据通信协议，要构建完整的生态体系，更是如同蜀道之难。现代组织把海量的数据视为宝贵资源，并不断寻求最佳实践工具来最有效地利用这些数据，大量的应用场景产生的大量的有价值数据会促进各行各业的发展与突破，从数据源到数据分析以及数据价值实现需要更专业的数据处理技术来实现这一完整链路。我们知道，今天是一个大数据的时代，大数据作为数字经济社会发展的核心驱动力，正在改变社会的运行方式。
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