大数据概念最初起源于美国
大数据与营销案例
在休闲零食行业， 按照地域、年龄、 性别的不同，解码 消费者的口味、偏 好、购买习惯，是 通用打法。但在良 品铺子看来，这只 是“Level1”。
除了基础的客户属性，良品铺 子电商将数据维度延展至顾客 的收藏、加购、浏览等行为。 这些行为意味着潜在的购买 力。举个例子，当顾客将一款 产品加入收藏夹，却迟迟不下 单，可能是在价格上犹豫，此 时，系统推送一张优惠券，就 有可能帮他们下了决心。这 是”Level2”。
大数据的意义
因此，“用数据说话”、“让数据发声”，已成为人类认知世 界的一种全新方法。”
规模性Volume 多样性Variety 价值性Value 高速性Velocity
2016年，脉动通过支付宝口碑 的“支付即会员“ 服务，让脉 动在短短的5天内销量提升了 3.45 倍。 不仅如此，每笔销 售的背后能够沉淀品牌会员， 让品牌能够使用会员数据，更 了解自己的用户。同时，支付 宝口碑更向品牌商提供了一个 获取精准即时数据报告的渠 道，让品牌商第一次体验到了 互联网的线下零售魅力。
在支付即会员里，口碑可 以在支付宝支付时将顾客 沉淀为商家会员。商家通 过数据分析可以知道顾客 群整体的年龄分布、消费 习惯和购买能力分布。在 此基础上，商家就可以针 对不同顾客群进行精准的 会员营销。
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通过对车流数据的采集分析和 数据监测，朝阳大悦城发现平 均每部车带来的消费客单超过 700元，商场销售额的变化与车 流变化幅度有将近92%的相关 度。
大数据概念最初起源于美国
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
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
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
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
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。
大数据与营销案例
(EB) 40000 35000
35000
30000
25000
20000
15000 10000
7900
5000 30 50 161 280 540 800 1200 1800
0
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2015 2020 (年份)
杰姆·格雷（Jim Gray）提出著名的 “新摩尔定律”，即 人类有史以来的数据 总量，每过18个月就 会翻一番。
2006年8月，良品铺子从武汉广 场对面一家小门店起步，从头开 始打造产品供应链。时至今日， 良品铺子已经拥有200多人的商 品研发和品控团队，开发了1500 款零食。这些零食全部是通过消 费者研究和大数据分析中获取精 确的会员画像，将人群和消费场 景进行细分，从中预测不同的消 费需求。
为了捕捉变化多端的消费趋势， 良品铺子以周为单位研究消费大 数据，平均每月抓取超过200万条 顾客评论，通过反馈数据来洞察 消费者的行为和偏好。一方面， 分析用户最新的喜好，研发新产 品，最新的下午茶系列和孕妇零 食就是这样诞生的；另一方面， 已上线的产品，根据消费者的反 馈来调整口味。
最早提出大数据时代的机构是 知名咨询公司麦肯锡。2011 年，麦肯锡在《海量数据，创 新、竞争和提高效率的下一新 领域》研究报告中指出，数据 已经渗透到各行各业，逐渐成 为生产要素，而人们对于海量 数据的运用将带来新的生产率 增长和发现消费机会的浪潮。
大数据（Big Data）,指无法在 一定时间范围内用常规软件工 具进行捕捉、管理和处理的数 据集合，是需要新处理模式才 能具有更强的决策力、洞察机 会和流程优化能力的海量、高 增长率和多样化的信息数据。
大悦城的某处有一个柱子，数 据团队在分析客流量的时候发 现，很多消费者走到这儿后只 是左右平行的移动，直接错过 了柱子后面的商铺。于是大悦 城在柱子的位置弄了个洞，消 费者觉得这儿有一个有意思的 洞，就进去看看，从而引导了 消费。
大数据软件测试
必备专业技术介绍 - Python/java语言
先说一下Python， Python是一种万能的语言，适用性非常强，除了数据分析还能够做很多的事情，比如编写程序， 网站开发，深度学习等等。如果你决定使用Python， 就需要了解的点主要是各种包的搜索和调用，函数的编写 和嵌套，数据类型的把握(list, tuple, series, dict)，条件判断，循环迭代等等。
第二 部分
大数据测试方法
大数据测试方法-数据全链路
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பைடு நூலகம்
枚举值分布 数据量及范围
1. 2.
系业代代统务码码迁升移级规性（（范能数核问问据心题题结中构 间变 层更 数主字、 据键段代 变是a码 更>变 ）否字更唯段，一b调度系统迁枚移，举历类史字数段据值迁移）
大数据测试方法-MR类
单机测试
本地测试 单元测试
集成测试
结果是否合理 运行时间 结果是否出现倾斜
系统迁移 业务升级
对比测试
系统迁移 业务升级
大数据测试方法-数据应用类
一、区间分布：
数值类型字段整体的分布情况
例如：成交金额（笔记本电脑成交金额大部分分布在3k-1w，女装类目情况）
二、特征值验证：
构造数据复杂、成本高；反向从源头表中寻找异常数据
取有代表性的数据、异常数据
三、代数码据走对读比： 字段间关系
大数据的起源
大数据的起源随着科技的不断发展，大数据已成为当今社会中一个热门的话题。
它涉及到海量的数据收集、存储、处理和分析，为企业和组织提供了巨大的机遇和挑战。
那么，大数据的起源是什么呢？大数据的概念最早可以追溯到20世纪60年代。
当时，美国的计算机科学家约翰·图基（John Tukey）首次提出了“数据爆炸”（data explosion）的概念。
他指出，随着计算机技术的进步，数据的规模和复杂性将会以指数级增长。
然而，在当时的技术条件下，人们无法有效地处理和分析如此庞大的数据量。
随着时间的推移，计算机技术的进步为大数据的发展奠定了基础。
20世纪90年代，互联网的普及使得数据的产生和传输变得更加容易。
此时，人们开始意识到，海量的数据蕴含着巨大的商业价值。
于是，大数据的概念逐渐引起了人们的关注。
2001年，美国IT分析师道格拉斯·兰（Douglas Laney）在一篇研究报告中首次提出了大数据的三个特征，即“三个V”：数据的体量（Volume）、数据的多样性（Variety）和数据的速度（Velocity）。
这一概念进一步明确了大数据的特点和挑战。
随着移动互联网、物联网和社交媒体的兴起，大数据的应用范围进一步扩大。
人们不仅可以通过搜索引擎、社交网络和电子商务网站产生大量的数据，还可以通过智能手机、传感器和监控设备收集到各种各样的数据。
这些数据包含了人们的行为、偏好、习惯等信息，为企业和组织提供了更多的商业洞察和决策支持。
大数据的起源还与数据存储和处理技术的进步密切相关。
传统的关系型数据库往往无法满足大数据处理的需求，因此，人们开始研究和开发新的数据存储和处理技术。
例如，分布式存储系统（如Hadoop）和列式数据库（如Cassandra）的出现，为大数据的存储和处理提供了更好的解决方案。
此外，大数据的起源还与数据科学和机器学习的发展密不可分。
数据科学家利用统计学、数学和计算机科学的方法，从海量的数据中挖掘出有价值的信息和知识。
大数据的起源
大数据的起源随着科技的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据指的是规模庞大、结构复杂且难以用传统方法进行处理和分析的数据集合。
它的起源可以追溯到上世纪90年代，当时互联网的普及和信息技术的快速发展为大数据的产生和应用提供了基础。
在过去，数据的采集和处理主要依赖于传统的数据库系统和统计方法，但这些方法在面对大规模的数据时已经无法满足需求。
因此，人们开始寻觅新的方法来处理和分析大规模的数据，这就是大数据的诞生。
大数据的起源可以追溯到1997年，当时美国计算机科学家迈克尔·科尔比提出了“数据仓库”这个概念。
他认为，将大量的数据集中存储在一个地方，可以更方便地进行分析和挖掘。
这个概念为后来的大数据技术奠定了基础。
随着互联网的普及和挪移设备的普及，数据的产生量呈指数级增长。
人们开始意识到，这些海量的数据蕴含着巨大的商业价值。
于是，大数据开始引起人们的关注，并逐渐成为研究和应用的热点领域。
在大数据的起源阶段，数据的采集主要依赖于传感器、传输设备和互联网。
这些设备可以采集到各种各样的数据，包括文本、图象、音频、视频等。
同时，互联网的普及也为数据的传输和存储提供了便利条件。
然而，大数据的产生并不仅仅是由于数据的采集和存储能力的提升，更重要的是数据的处理和分析能力的提升。
在大数据的起源阶段，人们开始关注如何利用这些海量的数据来获取有价值的信息。
于是，一些新的技术和方法被提出。
其中，最重要的技术之一是分布式计算。
传统的计算机系统无法处理大规模的数据，因这人们开始研究如何将计算任务分布到多台计算机上进行并行处理。
这样可以大大提高计算的效率和处理能力。
另一个重要的技术是数据挖掘。
数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式和关联规则的方法。
它可以匡助人们发现数据中的潜在价值和商业机会。
数据挖掘技术的发展为大数据的应用提供了重要的支持。
此外，还有一些其他的技术和方法，如机器学习、自然语言处理、图象识别等，它们都为大数据的处理和分析提供了新的思路和工具。
大数据简史
大数据简史江云联动2019-06-13 16:36:492019年5月，2019中国国际大数据产业博览会在贵州举行。
对业内人士而言，这样的会议已成为常态，毕竟今年已经是第五个年头；对普通大众而言，大数据虽然已耳熟能详，但多为泛泛的了解，它如何以迅雷不及掩耳之势发展为一种产业，又如何能够以超凡的魅力吸引世界的目光在贵州对其进行“博览”，绝非一个想当然的现象。
可以毫不夸张的说，未来社会就是数据型社会，这已经导致有些学者甚至科学家在意识形态多元化的今天又开辟了一块新的领地，并在上面竖起了“大数据主义”的大旗。
更有甚至，有些人干脆将传统连根拔起，让数据取代基因、量子等，成为新的“存在之王”。
大数据来势汹涌，气势磅礴：它会把人类的文明推上新的高度，也会把人性的弱点加倍呈现；它会重塑我们这个时代，也会影响每一个个体。
从某种程度上讲，如果不了解大数据，就无法洞悉未来。
同样，如果不了解大数据的历史，就无法真正的理解大数据。
下面，笔者企图用几个标志性的事件对大数据做一次回溯，记为大数据简史。
公元前20世纪——早期实践公元前2000年的一个夜晚，天空晴朗，在古巴比伦城的郊外，几个僧侣正在仰望星空。
他们既非赏月，也不是对天冥想，而是观测。
只要天空条件允许，他们几乎夜夜观察天空的景象，并把结果记录在土碑上。
日积月累，他们汇总了大量的信息，并渐渐从中看出了天文现象的周期性。
那个时候，他们就已经把一年定为360天，或12个月，时常还加入闰月，作必要的调整。
据公元前6世纪的一个文件说，到后来，他们已经能够事先计算出太阳和月亮的相对位置，因而也就有可能预测日、月食了。
有人认为，古巴比伦人的天文观测不算大数据，而且把大数据的历史推到公元前有些荒诞。
但是，就像我们把伽利略视为近代科学实验方法之父，并不代表在他之前没有科学实验一样，大数据的崛起固然与计算机技术的腾飞有很大关联，也不代表着计算机诞生之前没有大数据的应用。
实际上，在《大数据时代》一书中，作者维托克·迈尔-舍恩伯格就将马修·方丹·莫里的导航图，视为大数据的早期实践，而这个人生活在19世纪。
全球大数据产业发展情况
全球和中国大数据发展现状和趋势1.1、全球大数据发展现状最早大数据一词出现在1980年代初，美国未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》指出“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据才是第三次浪潮的华彩乐章。
”根据维基百科的定义，大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据具备四个主要特征：数据体量大、种类多、速度快、价值密度低。
从技术发展来看，大数据主要是指PB级以上的数据。
大型互联网公司的数据已达到PB量级，数据的快速增长使得很多行业和企业的数据也将达到PB级以上。
随着云计算、物联网、移动互联网等技术的发展，大数据将成为具有深远影响的技术变革力量，人类从IT时代走向DT时代。
在数据融合基础上产生的“数据经济”，将是全球产业升级的新方向。
技术的变革将驱动产业的变革，大数据技术的发展使得数据的价值得到充分释放，数据成为未来经济发展和社会变革的新引擎，数据驱动的产业经济成为发展新趋势。
大数据产业经过初期概念阶段，进入产业发展期，将真正迎来技术和应用的高速发展期。
1.1.1国际大数据技术发展情况（1）大数据的成功案例主要集中于较发达地区大数据概念起初用来描述商业分析在利润分析中的促进作用，2001年Gartner分析员Doug Laney再次正式对大数据的内涵做出界定，随后大数据逐渐被各个国家和地区注意到。
但是由于大数据的发展需要良好的基础设施、物联网技术、云计算技术等硬环境和软技术的配套支撑，因此就目前而言，较为成熟的大数据应用案例主要集中于欧盟、美国、英国等发达国家。
(2)除技术突破和应用创新之外，大数据正逐渐带动社会多维度变化纵观国外大数据的发展历程，大数据在高速发展的同时，不仅带动了ICT相关行业技术的长足进步、应用程序的繁荣发展，而且大数据已经开始逐渐在社会经济、医疗、交通、立法等诸多领域积极参与改变。
例如，各类大数据细分行业标准的建立、立法的完善不仅逐步加强了这些较发达地区的话语权，而且还带来了推进社会稳定、国家安全等多维度的发展。
大数据的发展历程
大数据不是凭空产生的,它有自己的发展过程。
大数据的发展过程大致分为三个阶段：（1）萌芽时期（20世纪90年代至21世纪初）1997年，美国国家航空航天局武器研究中心的大卫·埃尔斯沃思和迈克尔·考克斯在他们研究数据可视化中首次使用了“大数据”的概念。
1998年，《Science》杂志发表了一篇题为《大数据科学的可视化》的文章，大数据作为一个专用名词正式出现在公共期刊上。
在这一阶段，大数据只是作为一个概念或假设，少数学者对其进行了研究和讨论，其意义仅限于数据量的巨大，对数据的收集、处理和存储没有进一步的探索。
（2）发展时期（21 世纪初至2010 年）21世纪前十年，互联网行业迎来了一个快速发展的时期。
2001年，美国Gartner公司率先开发了大型数据模型。
同年，DougLenny提出了大数据的3V特性。
2005年，Hadoop技术应运而生，成为数据分析的主要技术。
2007年，数据密集型科学的出现，不仅为科学界提供了一种新的研究范式，而且为大数据的发展提供了科学依据。
2008年，《Science》杂志推出了一系列大数据专刊，详细讨论了一系列大数据的问题。
2010年，美国信息技术顾问委员会发布了一份题为“规划数字化未来”的报告，详细描述了政府工作中大数据的收集和使用。
在这一阶段，大数据作为一个新名词，开始受到理论界的关注，其概念和特点得到进一步丰富，相关的数据处理技术层出不穷，大数据开始显现出活力。
（3）兴盛时期（2011 年至今）2011年，通用商用机械公司开发了沃森超级计算机，通过每秒扫描和分析4TB数据打破了世界纪录，大数据计算达到了一个新的高度。
随后，MGI发布了《大数据前沿报告》，详细介绍了大数据在各个领域的应用，以及大数据的技术框架。
2012年在瑞士举行的世界经济论坛讨论了一系列与大数据有关的问题，发表了题为《大数据，大影响》的报告，并正式宣布了大数据时代的到来。
2011 年之后大数据的发展可以说进入了全面兴盛的时期，越来越多的学者对大数据的研究从基本的概念、特性转到数据资产、思维变革等多个角度。
大数据的起源
大数据的起源1. 引言大数据是当今信息时代的重要概念之一，它指的是规模庞大、复杂多样的数据集合。
本文将探讨大数据的起源，包括其概念的形成、发展背景以及相关技术的演进。
2. 概念的形成大数据的概念最早可以追溯到20世纪60年代，当时计算机技术的发展使得人们能够存储和处理更多的数据。
随着互联网的普及和信息化进程的加速，数据量呈指数级增长，从而催生了大数据的概念。
2001年，美国分析师道格·兰特提出了“3V”模型，即Volume（数据量）、Velocity（数据速度）和Variety（数据多样性），这三个方面成为定义大数据的基本要素。
3. 发展背景大数据的发展离不开以下几个背景因素：3.1 技术进步随着计算机技术、存储技术和通信技术的不断进步，数据的获取、存储和处理能力得到了极大提升。
云计算、分布式计算、并行计算等技术的出现为大数据的应用提供了基础支持。
3.2 互联网的普及互联网的普及使得人们能够更加便捷地获取和共享信息，从而产生了大量的数据。
社交媒体、电子商务、移动应用等互联网应用的兴起进一步推动了大数据的发展。
3.3 数据化趋势在数字化时代，越来越多的活动和行为都以数据的形式存在。
传感器、智能设备、物联网等技术的发展，使得各种实时数据源不断涌现，为大数据的分析和应用提供了更多可能性。
4. 相关技术的演进为了应对大数据的挑战，人们提出了一系列的技术和方法，包括但不限于以下几个方面：4.1 分布式存储和计算分布式存储和计算技术可以将大数据分散存储在多台计算机上，并通过并行计算的方式进行处理，从而提高数据的处理效率和可靠性。
Hadoop和Spark等开源框架成为了大数据处理的重要工具。
4.2 数据挖掘和机器学习数据挖掘和机器学习技术可以从大数据中提取出有价值的信息和知识。
通过建立模型和算法，可以对大数据进行分类、聚类、预测等分析，从而支持决策和优化。
4.3 可视化和交互分析可视化和交互分析技术可以将大数据以图表、地图等形式展示出来，使得人们能够更直观地理解和分析数据。
大数据发展简史
“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰马西(John Mashey)在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。
2007年，数据库领域的先驱人物吉姆格雷(Jim Gray)指出大数据将成为人类触摸、理解和逼近现实复杂系统的有效途径，并认为在实验观测、理论推导和计算仿真等三种科学研究范式后，将迎来第四范式——“数据探索”，后来同行学者将其总结为“数据密集型科学发现”，开启了从科研视角审视大数据的热潮。
2012年，牛津大学教授维克迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schnberger)在其畅销著作《大数据时代(Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live,Work, and Think)》中指出，数据分析将从“随机采样”、“精确求解”和“强调因果”的传统模式演变为大数据时代的“全体数据”、“近似求解”和“只看关联不问因果”的新模式，从而引发商业应用领域对大数据方法的广泛思考与探讨。
目前，人们普遍接受的大数据定义是“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。
”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)，包括采集、存储和计算的量都非常大；二是数据类型繁多(Variety)，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；三是价值密度低(Value），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；四是处理速度快(Velocity)，数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。
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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”。
《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。