在目前这个大数据时代的社会，很容易发现，我国传统的信用服务早已不满足日益增长的信用需求。在互联网经济、大数据技术日益普及的背景下，大数据信用应运而生。互联网虽然诞生在美国，但是却在中国应用最为广泛。永信大数据分析认为大数据的创新与发展为信用经济建设做出了重要的贡献，但也相应的产生了一些新的风险和矛盾。如何更好地利用互联网这把双刃剑，把大数据渗透进信用业务，对促进我国信用经济的发展来说非常重要。
一、大数据信用经济发展的技术驱动
现代社会科技发达，信息通畅，人与人的交流愈加密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。永信大数据认为，未来的时代将是DT的时代，也就是DataTechnology（大数据科技），显示大数据对于未来社会发展的重要性。大数据信用经济的发展是有其必然性的。永信从大数据信用的各个阶段来分析了解一下大数据信用经济发展的技术驱动。
二、大数据采集
在大数据采集方面，由传统的标准接口报送改为如今使用互联网的大范围采集。多重采集方式结合使用保障了大数据信用在数据源获取上的便利。第一种是离线采集：即传统的数据抽取加工转换，要求数据源有标准的数据定义及稳定的加工标准；第二种是实时采集：比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账，这些都在很大程度的满足时效性的要求；第三个是爬虫抓取技术：按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者是脚本，它智齿图片、音频、视频等文件或附件的采集。爬虫抓取技术可谓是大数据信用获取的最佳利器。比如说使用爬虫进行各大主流网站的舆情监视，但是不好的就是也有非法之徒使用爬虫抓取技术来盗取别人的隐私及成果。
三、大数据处理
大数据的特征为规模大、更新快、类型复杂，对此，相应的数据处理技术则必不可少。基础大数据处理技术，可靠的分布式文件系统、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术，突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据的索引技术。第二个是新型数据库技术，数据可分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的就是大数据的数据库。关系型数据库包含了传统关系数据库，数据安全技术，改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术，突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。
四、大数据挖掘与分析
机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法等丰富多样的数据分析算法。回归分析主要指的是多元回归和自回归等，判别分析主要指的是贝叶斯判别和非参数判别等，聚类分析主要指的是系统聚类和动态聚类等，探索性分析主要指的是主元分析法以及相关分析法等数据挖掘与分析技术。
