近年来，随着互联网金融行业的迅猛发展，以“网贷”为代表的新型金融业务也逐渐成为金融市场中备受关注的板块。但是，由于行业的异军突起，也带来了不少的问题。其中，运用大数据进行借贷审核的平台在网贷市场发挥着重要的作用，而大数据技术的引入，也极大地提高了平台风控管理的能力。

具体来说，网贷大数据所能够包含的内容是极其庞杂的，其中既包括用户借贷的历史数据，也包含了平台自身的运营数据，如平台用户数量、满标速度、逾期率等等。此外，通过作出复杂的数学模型和算法，网贷大数据还能够通过人群属性、匹配度、信用评级等指标对用户进行全面、精确的风险评估，进而帮助平台对借贷申请进行控制和监管。

然而，在实际应用过程中，网贷大数据也因其花费高昂的特殊性而备受关注。具体而言，大数据处理需要的计算机硬件设备、数据存储空间等成本不小，而在挖掘和分析数据的过程中，还需要高端的数据分析师和风险管理专家的支持，进一步增加了人力成本。

由此，为了节约成本，不少消费金融平台选择将大数据技术“外包”给了第三方的技术公司。同时，还有些平台直接将“数据回流”的思路应用到实践中。这种做法在网贷市场中得到了广泛的应用，即平台将历史的借贷和逾期数据、用户交易记录等数据信息，通过数据接口或API等方式分享给其他的金融服务平台或数据挖掘公司，通过收取一定的数据使用费用获取相应的收益。

然而，即便是这种“数据回流”模式，也存在收益长期化等风险。相应地，一些网贷平台选择通过自己的大数据技术研发、建模等手段降低大数据成本。这些平台倾向于将大数据技术符合自身风控要求的部分提取出来，根据自己的风控模型与信贷模型相结合，进而实现全面风险管理。

总之，网贷大数据已经成为了网贷市场中除了基础设施服务器外的一项大力开支。其所具备的风险管理和风险检测能力，让人们更加放心地进行借贷业务。而在公司运营方面，平台可以通过数据分析和数据挖掘更好地了解客户需求，并将这些信息用于产品开发优化，精准营销等。与此同时，运用大数据的平台也应该思考如何把握好数据成本，进一步提高平台的盈利能力，实现更加持续的发展。