我们所有的动作，比如购入、比如负债，甚至一个点赞，都记录在数据库中。大数据就是这种信息漩涡– 实时数据储存--，永不停止。

各个行业的企业利用大数据来增进知识，调整战略。零售业用以准确了解客户的品味，保险业由此知悉谁更容易出交通事故。同时，个人也能因此决定现在是否是改换工作的好时机，并了解他求职的那家公司是否具有增长前景。

我们FIT公司对各种场景都具备全局眼光。

我们在海量的数据中加以筛选，获得其范式，从而增加知识，改善人们的生活。我们得出这些结论的途径，是预测分析和高精度算法。

Target®可以预测客户怀孕，从而推销相关产品，如尿布、湿纸巾、维生素等。Netflix®对我们的行为进行解析，从而向我们推荐相关的系列剧和电影。

FIT预测人们的金融、经济和社会行为

我们预测各个经济行业的趋势，对我们的走向以及背后的动力获取准确的认知。

根据大数据专家Eric Siegel的定义，预测分析是基于信息学和统计学的一门学科，是我们可以基于数据分析而进行决策的工具。无论对企业还是个人的决策行为，都十分有用。其途径是分析数学。

通过分析数学处理大数据，我们对现实中孤立的数据进行分段分析。另外，预测性数学即利用算法达到预测的目的。通过预测性数学，我们将数据转化为有价值的信息，以支持正确的决策。

我们FIT公司通过创建统计模型，获得用户360度全方位视角，以便达到对事件作出预测，并且发现其行为范式。

其功能是通过数据的收集和分析，对消费者的愿望做出预判。为此，我们对消费历史、品味偏好、风格、收入、文化和社会阶层进行分析。通过加深对用户的了解，就能对其将来的购买行为进行预测。例如，大型珠宝店能知道向谁提供高档产品，而不必向谁提供。较高消费能力的客户就可以不再低档产品上浪费时间，而较低购买能力的客户，也不会感觉信心备受打击。

我们FIT公司就是利用这些预测，来预判消费者的行为，在决策时加以支持，将日常程序转化为一种数据化的、高效率的美好经验。

其目的在于降低决策风险，例如在申请银行抵押贷款或购买企业证券时的风险。时至今日，无论商家还是工厂将其基本作业模式基于风险预测。通过分析数学和统计学，在历史数据的基础上对将来作出预测，大大提高决策的准确性。

FIT公司使用高技术和海量数据。大数据有助于我们发现规律，更好地把握现实的将来。

我们可以对风险进行分级，从而为用户量身打造个人化的、灵活的产品。正因如此，我们的核心技术基础设施，使得我们可以提供低于银行界平均水平的资金成本。

对社交媒体上的行为进行正确的技术分析，是我们FIT公司日复一日丰富我们知识来源的因素之一。

这体现在为用户提供有用的信息，例如通过我们的Kalifika应用发现一个可能的租客，或是跟一个良好的商机建立联系。我们的社交媒体，如领英(Linkedin)、脸书(Facebook)、Spotify, Instagram, 推特(Twitter) 等等上所寻找的、分享的或点赞的信息，都会记录下来，进入大数据收集。六个月婴儿中都已经有81%在互联网上开始留下痕迹、领英已经有300万成员、政治家通过推特和脸书进行宣传。

经我们用户的许可，我们可以通过其在社交媒体来源的信息，更好地为用户服务。