大数据年代已经到来，数据的采集、整合与分析已经在很多个行业及领域得到广泛应用，大数据不但是一场技术变革，很多传统行业的主要变化之一就是大数据的应用和构建， 数据采集利用各种技术与统计方法，将大量的原始数据收集到一起，而数据整理是一种在大量数据中进行选择以便大家更好使用的技术，归纳与整理，是从海量数据中“深挖”隐藏的数据，如趋势、形态及相关的一个过程，关于数据风险预测模块的研发，尽管已经积累了很多的经验和技术，几乎所有行业都积累了大量的数据继续整理和应用。

大数据的独特性，并且还有排它性，是相关技术发展的阻碍，而且独特性也通常具有很强的排它性， 基础设备的投资需求和传统资本来源缺口目前还非常大，许多资本提供了大量的优质投资带目前收益还并不大， 许多的人人不能不在本地的企业或行业中见到大数据的身影，而很多人甚至正在自己的家中研究并使用大数据的部分应用， 为什么大数据的发展困难这么多呢，主要有这些原因：因为新的技术出现带来了大量的投资机会，这些新技术创造的企业容易很容易在传统企业中脱颖而出，这里既有资本追逐的因素，也有很多成功的创业者和创新技术的加入， 但是这毕竟是少数，更有大量的企业没有涉及到这些技术，原有的企业模式正在追逐这种新的发展模式，行业竞争者将不得不适应它们或陷入经营窘境。

这些变化使得大数据应用的供给侧提升很快，弥补了大数据研究技术和资金方面的缺口， 使用大数据技术，对积累的大量非结构化形态的数据进行采集加工、深度分析、提炼转化为有用的数据和信息，为创新创业培育和发展能力提供系统的、科学化的决策意见， 关于网络风险预测模型的使用，尽管已经积累了大量的数据和经验，几乎所有的行业都已经积累了大量的数据信息等待发掘， 已经使用大数据技术的企业产业量是传统企业的十几倍或几十倍，这种超大规模的生产，必须得降低传统企业的口碑和市场占有量，目前甚至可以降低传统企业的发展资金的摄入量，品牌越差效益越差越没有人投资， 这已经成为了很多传统企业的发展恶循环。 

综合大数据和区块链的优点，不仅消除了使用大数据环境所需的高旭技术和成本， 也消除了程序上的人为错误，还将促使进程更加注重现实， 给予很多企业特定的标准，使用分析程序确定最好的投资项目，可以使投资组合更加优化， 大数据在金融领域的广泛应用，无疑是金融领域将来技术发展的方向。