大数据时代开启了一场寻宝游戏，在这场游戏中，数据释放出的价值被前所未有的看重。企业竞争，也由传统的商品和服务的比拼转变成数据规模的竞争。在互联网金融行业这个高度依赖数据的行业，数据的地位便显得更加重要。以数据采集和分析为业的大数据分析公司，也成了大数据时代一个朝阳行业。
笔者曾与某数据分析公司的朋友交流，他分析在中国目前的信用环境和市场需求下，大数据分析公司有更大的市场，理由如下：
1、社会信用数据的缺失
美国的信用体系从19世纪30年代开始建立至今一百多年以来，逐步走向完善和成熟。目前美国企业间的信用支付方式已占到社会经营活动的80%以上，消费支出占国民总产值的2/3，而信用付款方式在个人支付活动中已占据了主导地位。多年信用消费的积累使得美国征信数据如滚雪球一般越滚越大。现在，美国信用体系已覆盖了广泛的社会经济领域，形成了完整的架构，对市场经济发展起到了重要作用。
相对而言，我国的信用体系建设还处于初级阶段，不管是个人征信、企业征信都处在支离破碎状态，没有形成一个打通的信用体系。企业和个人征信过度依赖央行征信系统和各大商业银行借贷记录，能获得的资料限于个人基本信息、信贷信息和非银行信息中的参保、缴费等相关状况。仅仅就这些信息，由于P2P平台也无法直接进入央行的征信系统，只能零星去查询。笔者跟一些P2P企业主聊天时候得知，从商业银行获得企业借贷情况也比较难，而且这些数据获得的成本都比较高。如果想要更全面了解借贷企业或者个人的情况，P2P企业需要去工商、公安等各大部门去一一获取资料，线下数据获得的成本很高。
美国社会信用数据的完善使得各家评级公司在数据搜罗方面不存在可比拼的内容，而在我国信用体系不完善的情况下，有强大数据搜集能力和分析能力的大数据分析公司有着广阔的前景。大数据分析公司可以多渠道网罗更加完整的数据信息，并通过自建模型，为各大金融行业提供评估服务。谁掌握的数据越多越全，谁将占领更广阔的市场。
2、新兴市场的需求广阔
经过多年信用数据的积累和优胜劣汰，美国信用评级机构由几千家最后高度集中在某些公司。这些机构在近些年里已经拥有了庞大的数据库和高端分析人才，既掌握了数据，又形成了成熟的分析模型，专门的数据分析公司的生存空间很小。
而在我国，信用数据的分散无法满足现在互联网金融对的数据需求，而原有分析模型的陈旧也需要数据分析公司构架新的模型满足新市场。就P2P企业而言，一个不可忽视的现实是中国的P2P企业资产偏“重”。在美国，P2P企业是纯线上的交易“轻资产”平台，起到信息传递和中介作用。在我国，P2P企业离不开抵押和担保，这导致P2P线下风控成本过高，目前各大P2P企业基本上自建队伍，各自为战，数据和模型互不分享，大量P2P平台有查询借款人征信报告和行业信息共享有着强烈的需求。
这给大数据分析公司的发展带来机遇。在传统金融机构获得的数据不仅支离破碎，而且不能满足P2P企业对投资者投资偏好、借款者借贷能力等多方面、多角度的了解，这需要纳入新的数据，构建新的模型。
比如，信用卡的消费记录可以反映投资人（借贷人）的消费能力，可以推测其收入水平。从运营商的通话记录可以得知投资人（借贷人）的常用联系人，可以得知其业务往来范围。甚至社交网站也可以反映每个人不同的信息，而大数据分析公司则可以整合数据，在海量的数据和信息中挖掘出金融机构所需要的内容，这既可以是一个人、一个企业的状况，也可以分析一个群体的信贷需求和偏好。
本土化的大数据分析公司或是一个新的细分领域。国际信用评级标准很重要，但未必适合地方实际。就某企业在全国范围内的发展状况而言，它在某区域的发展状况和和该区域内同类企业的发展状况可能对P2P企业、小贷公司等金融机构更有价值。建构专业类、区域性的分析模型更能提高数据使用的有效性。
