大数据筛查范围之所以广泛，主要基于以下几个原因：
1. 数据量巨大：随着互联网、物联网等技术的发展，产生的数据量呈指数级增长。这些海量的数据需要通过大数据分析技术进行处理和分析，以从中提取有价值的信息。因此，大数据筛查的范围必须涵盖尽可能多的数据，以确保能够全面地分析和理解这些数据。
2. 数据多样性：大数据涵盖了各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。为了确保数据的全面性和准确性，大数据筛查范围需要覆盖这些不同类型的数据。例如，在金融领域，结构化数据如交易记录、账户余额等；非结构化数据如社交媒体上的评论、新闻报道等；以及半结构化数据如电子邮件、网页内容等。
3. 实时性要求：在某些应用场景中，如金融风控、交通管理等，对数据的实时性有较高的要求。这意味着大数据筛查范围需要涵盖实时数据，以便及时获取和处理最新的信息。
4. 预测和决策需求：大数据筛查范围的广泛性有助于企业或组织更好地预测市场趋势、用户行为等，从而制定更有效的决策策略。例如，通过对大量用户行为的分析，可以预测某个产品的市场需求，从而提前进行生产计划和库存管理。
5. 隐私保护和合规要求：在某些国家和地区，对个人隐私的保护和数据合规的要求越来越严格。大数据筛查范围的广泛性有助于确保企业在遵守相关法律法规的前提下，合理利用数据资源。
6. 技术创新和发展：随着人工智能、机器学习等新技术的不断发展，大数据筛查的范围也在不断扩展。这些技术可以帮助企业更高效地处理和分析大规模数据，从而实现更广泛的筛查范围。
总之，大数据筛查范围之所以广泛，是因为数据量巨大、数据多样性、实时性要求、预测和决策需求、隐私保护和合规要求以及技术创新和发展等多方面因素的共同作用。
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