时至今日，随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及和云计算的发展，数据呈现出全新的表象：大数据。大数据具有数据规模海量、数据流转快速、数据类型多样、数据价值巨大等四大特征。
数据规模海量和流转快速意味着无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务，需要新的特殊技术和软硬件系统，以有效地存储和处理大量的经过容忍时间内的数据，比如大规模并行处理(MPP)数据库、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台和可扩展的存储系统等;数据类型多样意味着数据变量高维，传统的基于低维变量的数据分析技术不再适用，而基于高维变量的大数据分析技术将成为重点。
数据价值巨大意味着从数据中获取价值是大数据分析的核心，需要专家知识和理论建模的进一步提高，还需分类分析、聚类分析、关联分析、神经网络、机器学习等数据挖掘技术的进一步成熟和完善。
大数据时代的来临将对经济发展、社会生活和国家治理产生重大影响。
习近平总书记指出：“大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善”，并强调“建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用”，“要运用大数据提升国家治理现代化水平。要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化”。
征信大数据可以服务于三个目的：
一是征信服务高效化。征信大数据有助于进一步提升征信在金融机构信用风险管理中的作用，有效解决信贷市场的信息不对称问题，提高社会融资便利，缓解实体企业“融资难、融资贵”问题。
二是社会治理精准化。比如在个人征信权益保护方面，基于征信大数据分析的异常查询实时监测模型，可以对个人征信系统的违规查询行为产生威慑作用，倒逼查询机构加强内部管理，合法使用信用信息，以保障信息主体的权益，促进征信市场健康发展。
三是政府决策科学化。征信大数据可以深度地应用在分析和预测信贷市场整体发展状况和趋势、信贷市场结构和资产质量变化情况、重点行业的信贷业务、区域间信用经济发展和信贷活跃人口变迁情况等方面，从而为货币政策、产业政策和金融监管提供更加全面、实时和更有政策涵义的决策依据。
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