大数据的信用信息是什么？它与传统的信用收集有什么区别？大数据的信贷收集对中小企业贷款有何影响？它的优势在哪里了？
事实上，大数据的信用没有非常明确的定义。一般认为，大数据意味着所涉及的数据量太大，无法通过当前的主流软件工具。在合理的时间内捕获、管理、处理和整理成业务决策信息。与传统的信用信息相比，它具有许多后者所不具备的优势。
传统的信用获取方式存在五个缺陷：
1、封闭型，数据不够完善。传统的征信方式是通过固定的方式收集一些可以作为评级的信息，由分析人员对数据进行分析和评级，最终得到绩效能力和执行意愿的评级。
2、数据容易发生失真和偏差。由于人为干预，必然会受到职业素养、道德素质等主观因素的影响，导致评价结果与客观事实之间存在一定的偏差。
3、由于它的实时性差，很难修正.没有用户评价系统，直接用户就无法参与评估，跟踪也很困难。也很难纠正数据的失真偏差。
4、不方便。信用平台上传数据的热情低，更新不及时，访问门槛高，查询次数有限。5。人力资源的成本很高。随着未来信用信息市场的快速发展，信用信息产品的种类和数量日益增多。面对庞大而复杂的业务，人力成本的增加也是信用企业不可忽视的问题。产业人才的匮乏和产业的快速发展必然会导致矛盾的产生。
大数据推动信用信息系统的建设，可以解决传统征信系统所面临的问题。由于其数据覆盖面广，涉及的维度更加全面，通过互联网方便快捷地服务于中小型微型企业。
大数据在信贷查询方面的优势：
1、避免主观判断的影响，保证评价结果的真实性.
这是因为大数据信用采用了云计算技术，从数据输入到输出的整个过程的评价结果都是由计算机算法完成的，没有人工干预。
2、效率高。
它不仅可以同时处理多个评价对象，而且可以保证快速、准确、高效。
3、低成本
大数据信用运营成本主要来自知识产权和硬件投入，与大规模人才需求相比，低成本优势明显。
4、实时信息
大数据信用还可以满足评估结果与信用信息的同步，即当主体的信用信息发生变化时，可以快速、及时地计算大数据的信用，从而保证信用的实时性。
对于小型和微型企业，如果采用传统的信用评估方法对其进行评价，那么信用评估人员的评价结果就显得尤为重要。评估人员如果不能公正、准确地对中小企业进行评估，就会影响企业贷款。
