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大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡议发展起来的。
大约从2009年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。
事实上，大数据产业是指建立在对互联网、物联网、云计算等渠道广泛、大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业，大数据企业大多致力于让所有用户几乎能够从任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力。
最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。
2011 年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据是一个不断演变的概念，当前的兴起，是因为从IT技术到数据积累，都已经发生重大变化。
仅仅数年时间，大数据就从大型互联网公司高管嘴里的专业术语，演变成决定我们未来数字生活方式的重大技术命题。
2012年，联合国发表大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》；EMC、IBM、Oracle等跨国IT 巨头纷纷发布大数据战略及产品；几乎所有世界级的互联网企业，都将业务触角延伸至大数据产业；无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站竞争，都有它的影子；美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，更将大数据上升到国家战略层面。
2013年，大数据正由技术热词变成一股社会浪潮，将影响社会生活的方方面面。
关于“大数据”概念产生的来龙去脉1.“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
大数据的起源概述：大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，无法用传统的数据处理工具进行处理和管理。
大数据的起源可以追溯到20世纪90年代末，随着互联网技术的快速发展，人们开始意识到传统的数据处理方法已经无法满足日益增长的数据需求。
本文将详细介绍大数据的起源、发展和应用。
1. 大数据的起源：大数据的起源可以追溯到20世纪90年代末，当时互联网开始迅速发展，人们开始广泛使用电子邮件、浏览网页、在线购物等互联网服务。
随着互联网的普及，海量的数据不断产生，传统的数据处理方法已经无法胜任。
同时，硬件技术的进步使得存储和处理大规模数据变得可能，这为大数据的发展奠定了基础。
2. 大数据的发展：随着互联网的快速发展，大数据的概念逐渐被提出并得到广泛关注。
2001年，美国科学家道格拉斯·莱纳特首次提出了“大数据”这一概念，并指出大数据具有“3V”特征，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）和Variety（数据多样性）。
随后，大数据的概念逐渐被学术界和工业界所接受，并得到了进一步的研究和发展。
3. 大数据的应用：大数据的应用范围非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。
以下是一些典型的大数据应用案例：3.1. 金融行业：银行和金融机构利用大数据分析客户行为，提供个性化的金融产品和服务。
例如，根据客户的购买记录和消费习惯，银行可以为客户推荐适合的信用卡和贷款产品。
3.2. 零售行业：零售商利用大数据分析消费者的购物行为和偏好，优化商品陈列和促销策略。
例如，通过分析消费者的购买记录，零售商可以预测商品的需求量，并及时调整库存。
3.3. 医疗行业：医疗机构利用大数据分析患者的病历和基因数据，提供个性化的诊断和治疗方案。
例如，通过分析大量的病历数据，医生可以发现疾病的规律和趋势，提高诊断的准确性。
3.4. 交通运输行业：交通运输部门利用大数据分析交通流量和交通事故数据，优化交通管理和规划。
例如，通过分析交通流量数据，交通管理部门可以调整交通信号灯的时序，减少交通拥堵。
大数据的起源大数据是指规模庞大、种类繁多且难以处理的数据集合。
它的起源可以追溯到20世纪90年代，当时互联网的快速发展使得数据的产生和存储量大幅增加。
随着互联网的普及和技术的进步，大数据的概念逐渐被提出并得到广泛关注。
在过去，数据的收集和处理主要依靠传统的数据库管理系统，但这些系统无法处理大规模的数据。
随着互联网的兴起，人们开始意识到传统的数据处理方法已经无法满足快速增长的数据需求。
因此，人们开始寻找新的方法来处理大规模的数据集合，从而引发了大数据的起源。
大数据的起源可以追溯到2003年，当时美国科技公司Google发表了一篇名为《Google File System》的论文，介绍了一种用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。
这个系统被称为Google文件系统（GFS），它的出现标志着大数据时代的开始。
随后，Google又发表了一篇名为《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》的论文，介绍了一种用于分布式计算的编程模型和处理框架。
这个框架被称为MapReduce，它的出现进一步推动了大数据技术的发展。
在Google的启发下，其他科技公司也开始研究和开发大数据技术。
2008年，雅虎推出了一个名为Hadoop的开源项目，它是一个基于MapReduce模型的分布式计算框架。
Hadoop的出现使得大数据处理变得更加容易和可行，为大数据的应用奠定了基础。
随着时间的推移，大数据的概念逐渐被广泛接受和应用。
大数据技术不仅在互联网行业得到了广泛应用，还在金融、医疗、零售等各个领域发挥着重要作用。
通过对大数据的收集、存储、处理和分析，人们可以获取更多的信息和洞察力，从而做出更准确的决策和预测。
总结起来，大数据的起源可以追溯到20世纪90年代，随着互联网的快速发展和数据量的增加，人们开始寻找新的方法来处理大规模的数据集合。
Google的GFS和MapReduce的论文以及雅虎的Hadoop项目为大数据技术的发展奠定了基础，使得大数据得以应用于各个领域，成为当今社会不可忽视的重要资源。
大数据的起源大数据，作为当今科技领域的热门话题，正在改变我们生活和工作的方方面面。
那么，大数据的起源是什么呢？本文将详细介绍大数据的起源及其发展历程。
一、起源背景大数据的起源可以追溯到上世纪90年代末和本世纪初，当时互联网的快速发展和智能手机的普及使得人们开始产生了大量的数据。
这些数据包括网页浏览记录、社交媒体活动、移动应用使用情况等。
与此同时，计算机技术的快速发展也为大数据的存储和处理提供了基础。
二、概念提出2001年，美国信息技术公司Gartner首次提出了大数据的概念。
他们将大数据定义为“无法在一定时间内使用传统数据库工具进行捕捉、管理和处理的数据集合”。
这一概念引起了广泛的关注，并逐渐成为学术界和工业界研究的热点。
三、发展历程1. 数据爆炸时代随着互联网的普及和应用程序的迅猛发展，大量的数据开始被生成和存储。
2003年，谷歌发布了PageRank算法，使得搜索引擎能够更好地处理海量的网页数据。
此后，各种社交媒体平台的出现进一步推动了数据的爆炸式增长。
2. 大数据技术的崛起为了应对日益增长的数据量和复杂性，大数据技术开始崛起。
2004年，谷歌发布了MapReduce和Google File System两个关键技术，为大数据的存储和处理提供了解决方案。
此后，Hadoop等开源框架的出现进一步推动了大数据技术的发展。
3. 大数据应用的兴起随着大数据技术的成熟，各行各业开始将其应用于实际工作中。
金融、医疗、零售等行业纷纷开始利用大数据分析来优化业务流程、提高效率和盈利能力。
同时，政府部门也开始利用大数据来进行城市规划、交通管理等工作。
4. 大数据的发展趋势当前，大数据正处于快速发展的阶段。
随着物联网、人工智能等新技术的兴起，大数据的应用场景将进一步扩大。
同时，隐私保护和数据安全等问题也成为了亟待解决的挑战。
四、大数据的意义和影响大数据的出现为我们提供了更多的机会和挑战。
通过对大数据的分析，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而做出更准确的决策。
大数据的概念概述：大数据是指规模庞大、类型多样、处理速度快的数据集合，这些数据集合的大小超出了传统数据库和软件工具的处理能力。
大数据的概念已经成为当今信息时代的热点话题，它对各行各业的发展和决策起到了重要的推动作用。
本文将详细介绍大数据的概念、特征、应用以及对社会经济发展的影响。
一、大数据的概念大数据是指由于数据量巨大、数据类型多样、数据生成速度快等特点而无法使用传统的数据处理工具进行管理和处理的数据集合。
大数据的概念最早由美国科技咨询公司Gartner于2022年提出，其定义为“大数据是指高速生成、传播和共享的信息资源，对现有数据处理能力进行挑战，无法使用传统数据库技术进行捕捉、管理和处理的数据集合”。
二、大数据的特征1. 体量巨大：大数据的特点之一是数据量巨大，这些数据来自各种各样的来源，包括传感器、社交媒体、挪移设备等。
根据国际数据公司IDC的统计，每两年数据量翻一番，估计到2022年全球数据量将达到44ZB（1ZB=10的21次方字节）。
2. 多样性：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图象、音频、视频等）。
这些数据类型多样，格式各异，传统的数据处理工具无法有效地处理和分析这些非结构化数据。
3. 时效性：大数据的生成速度非常快，数据的实时性要求越来越高。
例如，社交媒体上的实时推文、实时交易数据等都需要实时处理和分析，以便及时做出决策和调整。
4. 价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和无用信息，价值密度相对较低。
因此，提取和挖掘有价值的信息成为大数据处理的重要任务之一。
三、大数据的应用领域1. 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛，例如，通过对大量的交易数据进行分析，可以实现风险控制、欺诈检测、精准营销等。
2. 零售行业：大数据可以匡助零售商了解消费者的购物习惯和偏好，从而进行个性化推荐、精准营销和库存管理。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以匡助医生进行疾病诊断、药物研发、医疗资源调配等。
大数据的起源现代社会中，数据无处不在，我们所使用的各种设备和应用程序都在产生和收集数据。
这些数据的数量庞大且不断增长，这就是所谓的大数据。
然而，大数据的概念并非出现在近年，它有着深远的历史渊源。
一、数据的起源和发展人类最早的数据记录可以追溯到约5000年前的古埃及和古印度，当时人们使用纸张、羊皮和石碑等材料来记录重要信息。
然而，这些数据的规模有限，难以进行深入的分析。
随着工业革命的到来，机械设备的发展使数据的存储和处理能力大大增强。
19世纪，美国人查尔斯·巴贝奇提出了“分析引擎”的概念，这可以说是计算机的前身。
然而，由于当时技术水平的限制，这一概念没有得以实现。
20世纪上半叶，电子计算机的出现开创了数据处理的新时代。
人们开始使用计算机来存储和分析数据，这使得数据处理的效率大大提高。
但在这个阶段，由于计算机存储和处理能力的限制，数据的规模仍然相对较小。
二、大数据的概念的提出大数据的真正提出可以追溯到1990年代。
当时，美国企业界和学术界的研究人员开始意识到传统的数据处理方法已经无法应对快速增长的数据规模和复杂性。
1997年，著名计算机科学家迈克尔·麦考利提出了“大数据”一词，并正式开始研究与之相关的问题。
三、大数据技术的发展随着大数据概念的提出，人们开始努力寻找处理大数据的方法。
从2000年开始，一系列的技术和工具逐渐被引入，为大数据的处理和分析提供了支持。
Hadoop作为最重要的大数据处理平台之一，于2006年开始开发。
它是一个分布式文件系统和计算框架，能够在集群中高效地存储和处理大数据。
除了Hadoop，还有许多其他的大数据技术也得到了广泛的应用。
例如，Spark是一个快速的大数据处理引擎，能够在内存中进行分布式计算；NoSQL数据库能够有效地处理非结构化和半结构化的大数据；数据挖掘和机器学习算法则可以提供深入挖掘大数据的能力。
四、大数据的应用领域大数据的出现和发展对各行各业都产生了深远的影响。
大数据的起源和发展随着科技的不断进步和互联网的普及，我们进入了一个信息爆炸的时代。
大数据时代已经到来，成为推动社会发展的重要力量。
那么，大数据究竟是从哪里来的？它的发展经历了怎样的历程呢？本文将从大数据的起源、发展现状和未来趋势三个方面进行探讨。
首先，我们来看大数据的起源。
大数据一词最早出现在1997年，当时美国数据专家麦卡菲提出了大数据的定义，他将大数据划分为三个维度：数据量大、处理速度快和多样性。
随后，随着Technopedia和Gartner等机构推出了更加精准的定义，大数据逐渐引起了广泛的关注。
其次，让我们看看大数据的发展历程。
大数据的发展可分为三个阶段：数据的产生和储存、数据分析技术的发展和应用场景的拓展。
在第一阶段，数据的产生和储存成为了重要的基础。
众所周知，互联网的普及和智能手机的普及使得数据的产生量呈现爆发式的增长。
各种传感器和设备的广泛应用使得数据的来源更加多样化。
同时，云计算技术的出现和不断完善，使得数据的储存成本大幅降低，促进了大数据的发展。
在第二阶段，数据分析技术得到了重要的突破，成为了大数据时代的核心竞争力。
数据挖掘、机器学习、人工智能等技术的出现，为我们提供了更多的方法和工具来分析和利用大数据。
这些技术的发展使得我们能够从大数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。
在第三阶段，大数据的应用场景不断拓展。
不仅仅是互联网行业，大数据已经渗透到各个领域，包括金融、医疗、交通等。
大数据的分析和利用，使得各个行业的效率得到了提升。
例如，金融行业可以通过大数据分析预测市场趋势，提高投资收益；医疗行业可以通过大数据分析改善疾病的预防和治疗。
随着大数据的不断发展，未来的趋势也值得我们关注。
首先，大数据的应用场景将进一步拓展。
随着物联网、人工智能和区块链等新技术的发展，大数据将不再局限于传统行业，而是融入到更多的领域中。
其次，数据隐私和安全问题将成为重要的关注点。
大数据时代的到来，也带来了个人隐私泄露和数据安全问题的挑战。
大数据的定义特征与发展历程大数据的定义与特征大数据（big data）的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。
大数据要具有以下五大特征（4V+1O）的数据才称之为大数据，即：数据量大（Volume）。
第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
类型繁多（Variety）。
第二个特征是种类和来源多样化。
包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）。
第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。
随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
速度快时效高（Velocity）。
第四个特征数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。
比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。
这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
数据是在线的（Online）。
数据是永远在线的，是随时能调用和计算的，这是大数据区别于传统数据最大的特征。
现在我们所谈到的大数据不仅仅是大，更重要的是数据变的在线了，这是互联网高速发展背景下的特点。
关于大数据特征方面，特别要强调的一点是数据是在线的，因为很多人认为数据量大就是大数据，往往忽略了大数据的在线特性。
数据只有在线，即数据在与产品用户或者客户产生连接的时候才有意义。
如某用户在使用某互联网应用时，其行为及时的传给数据使用方，数据使用方通过某种有效加工后（通过数据分析或者数据挖掘进行加工），进行该应用的推送内容的优化，把用户最想看到的内容推送给用户，也提升了用户的使用体验。
大数据的发展过程2005年Hadoop项目诞生。
Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。
大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡议发展起来的。
大约从2009年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。
事实上，大数据产业是指建立在对互联网、物联网、云计算等渠道广泛、大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业，大数据企业大多致力于让所有用户几乎能够从任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力。
最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。
2011 年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据是一个不断演变的概念，当前的兴起，是因为从IT技术到数据积累，都已经发生重大变化。
仅仅数年时间，大数据就从大型互联网公司高管嘴里的专业术语，演变成决定我们未来数字生活方式的重大技术命题。
2012年，联合国发表大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》；EMC、IBM、Oracle 等跨国IT 巨头纷纷发布大数据战略及产品；几乎所有世界级的互联网企业，都将业务触角延伸至大数据产业；无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站竞争，都有它的影子；美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，更将大数据上升到国家战略层面。
2013年，大数据正由技术热词变成一股社会浪潮，将影响社会生活的方方面面。
关于“大数据”概念产生的来龙去脉
1.“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》
尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。
从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。
2.最早应用“大数据”的是麦肯锡公司（McKinsey）
对“大数据”进行收集和分析的设想，来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司。
麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在2011年6月发布了关于“大数据”的报告，该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。
麦肯锡的报告得到了金融界的高度重视，而后逐渐受到了各行各业关注。
3.“大数据”的特点由维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼斯•库克耶在《“大数据”时代》中提出
维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼斯•克耶编写的《大数据时代》中提出：“大数据”的4V特点：Volume（数据量大）、Velocity（输入和处理速度快）、Variety（数据多样性）、Value（价值密度低）。
这些特点基本上得到了大家的认可，凡提到“大数据”特点的文章，基本上采用了这4个特点。
4.在云计算出现之后“大数据”才凸显其真正价值
自从有了云计算服务器，“大数据”才有了可以运行的轨道，才可以实现其真正的价值。
有
人就形象地将各种“大数据”的应用比作一辆辆“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“高速公路”就是云计算。
最著名的实例就是Google搜索引擎。
面对海量Web数据，Google于2006年首先提出云计算的概念。
支撑Google内部各种“大数据”应用的，正是Google公司自行研发的云计算服务器。
美国航空航天局管理“大数据”洪流惠及全球此博文包含图片(2013-10-24 10:58:19)转载▼
标签：杂谈分类：科学与技术
2013.10.21
站在显示天文图像的屏幕前的人(NASA/Ames/JPL-Caltech)
美国航空航天局史匹哲太空望远镜（Spitzer Space Telescope）拍摄的银河系中心图像
华盛顿——美国航空航天局（NASA）及其几十个使命项目每天传回的数据犹如奔涌的河流。
航天器监测从我们的地球家园到遥远星系的一切，将图像和信息传回地球。
所有这些数码记录都需要储存、索引和处理，以便世界各地的工程师、科学家和其他人员可以使用这些数据来理解地球及其以外的宇宙。
使命项目策划者和软件工程师正在寻找管理如此庞大复杂而且不断增大的数据流的新策略，这样的数据流在信息技术行业中被称为“大数据”（Big Data）。
“大数据”有多大？美国航空航天局的各项使命每小时收集数百TB数据。
仅1TB就相当于在50,000棵树制成的纸张上打印的信息。
位于加利福尼亚州帕萨迪纳（Pasadena）的美国航空航天局喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory）的美国航空航天局太阳系可视化项目（Solar System Visualization project）的负责人埃里克•德容（Eric De Jong）说：“科学家们将大数据用于各种目的，从预测地球的天气到监测火星上的冰盖再到搜索遥远的星系。
我们是数据的保存者，而数据使用者则是需要图像、拼图、地图和影片来寻找模式并验证理论的天文学家和科学家。
”太阳系可视化项目可将美国航空航天局使命项目的科学成果转化为研究人员可以使用的可视化产品。
德容解释说，应对来自太空使命的数据涉及三个方面：储存、处理和访问。
第一项任务——储存或存档数据，对于更大量的数据来说自然更具挑战性。
平方千米阵（Square Kilometer Array）是计划部署在南非和澳大利亚的由数千个望远镜组成的阵列，预计每天产生700TB 图像数据，相当于因特网每两天的所有数据流量。
工程师们正忙于开发更好地储存信息的创新软件工具，而不是创造更多硬件。
美国航空航天局“大数据”计划的一位项目负责人克里斯•马特曼恩（Chris Mattmann）说：“我们不必做无谓的重复劳动。
”美国航空航天局一直在加大对开源软件（Open-source Software）的整合，为太空使命提供经改进的数据处理工具。
而后，美国航空航天局的这些工具可供世界其他人用于不同的应用领域。
德容和他的团队正在开发信息可视化的新方式。
例如，美国航空航天局火星勘测轨道飞行器（Mars Reconnaissance Orbiter）上一个摄像机拍摄的每个图像含有120兆像素。
除了制作电脑图像和动画使科学家和公众能够近距离了解这颗红色星球，他的团队还用这类数据来制作影片。
德容说：“数据不只是越来越大，而且越来越复杂。
我们在不断努力寻找使创建可视化产品过程自动化的方式，以便于科学家和工程师使用这些数据。
”
“大数据”领域另一项重要的工作是使用户容易从数据存档中获取所需信息。
美国航空航天局红外处理和分析中心（Infrared Processing and Analysis Center）负责人史蒂夫•格鲁姆（Steve Groom）说：“如果你有一个巨型书架，你仍必须知道如何找到需要的书籍。
”有时候用户希望一次访问所有数据，以寻找全局模式，这是“大数据”存档的一个好处。
格鲁姆说：“天文学家还可以同时浏览我们库存的所有‘书籍’，这在他们自己的电脑上是无法做到的。
”
美国航空航天局说，最终，“大数据”潮流将继续猛增，美国航空航天局将开发出新的策略来管理数据流以惠及全球。
