大数据的发展历史

⑴ 大数据发展背景及研究现状

2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。

大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关

根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

⑵ 大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

⑶ 大数据时代是什么意思大数据是在什么背景下提出的

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据产生背景：

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。

(3)大数据的发展历史扩展阅读

大数据时代的特征

1、数据量大（Volume）

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

2、类型繁多（Variety）

第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、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。

3、价值密度低（Value）

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

参考资料来源：网络-大数据时代

⑷ 什么是大数据时代

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已专经渗透到属当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，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”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

⑸ 大数据于云计算发展历程的ppt

晨诣超师院读禅经(柳宗元)溪居(柳宗元)送杨氏女(韦应物)

⑹ 现在大数据的发展趋势

主要有几点发展趋势：

一是流式架构的更替，最早大数据生态没有办法统一批处理和流计算，只能采用Lambda架构，批的任务用批计算引擎，流式任务采用流计算引擎，比如批处理采用MapRece，流计算采用Storm。后来Spark试图从批的角度统一流处理和批处理，近年来纯流架构的Flink异军突起，由于其架构设计合理，生态健康，近年来发展特别快。

二是大数据技术的云化，一方面是公有云业务的成熟，众多大数据技术都被搬到了云上，其运维方式和运行环境都发生了较大变化，带来计算和存储资源更加的弹性变化，另一方面，私有部署的大数据技术也逐渐采用容器、虚拟化等技术，期望更加精细化地利用计算资源。

三是异构计算的需求，近年来在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等芯片发展迅猛，不同芯片擅长不同的计算任务，大数据技术开始尝试根据不同任务来调用不同的芯片，提升数据处理的效率。

四是兼容智能类的应用，随着深度学习的崛起，AI类的应用越来越广泛，大数据的技术栈在努力兼容AI的能力，通过一站式的能力来做数据分析和AI应用，这样开发者就能在一个工具站中编写SQL任务，调用机器学习和深度学习的算法来训练模型，完成各类数据分析的任务。

⑺ 大数据时代

大数据抄就是互联网发展到袭现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。对于公司决策发展这块，我们都用FineBI去解决的，非常好！

⑻ 简述互联网的发展史

1、互联网始于1969年的美国，又称因特网。是美军在ARPA（阿帕网，美国国防部研究计划署）制定的协定下将美国西南部的大学UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校）、Stanford ResearchInstitute（斯坦福大学研究学院）、UCSB（加利福尼亚大学）和UniversityofUtah（犹他州大学）的四台主要的计算机连接起来。这个协定由剑桥大学的BBN和MA执行，在1969年12月开始联机。

2、1978，UUCP(UNIX和UNIX拷贝协议)在贝尔实验室被提出来。1979年，在UUCP的基础上新闻组网络系统发展起来。新闻组（集中某一主题的讨论组）紧跟着发展起来，它为在全世界范围内交换信息提供了一个新的方法。然而，新闻组并不认为是互联网的一部分，因为它并不共享TCP/IP协议，它连接着遍布世界的UNIX系统，并且很多互联网站点都充分地利用新闻组。新闻组是网络世界发展中的非常重大的一部分。

3、1989年，在普及互联网应用的历史上又一个重大的事件发生了。TimBerners和其他在欧洲粒子物理实验室的人----这些人在欧洲粒子物理研究所非常出名，提出了一个分类互联网信息的协议。这个协议，1991年后称为WorldWideWeb，基于超文本协议――在一个文字中嵌入另一段文字的-连接的系统，当你阅读这些页面的时候，你可以随时用他们选择一段文字链接。尽管它出现在gopher之前，但发展十分缓慢。

4、1991年，第一个连接互联网的友好接口在Minnesota大学开发出来。

5、现在——至今

微软全面进入浏览器、服务器和互联网服务提供商（ISP）市场的转变已经完成，实现了基于互联网的商业公司。1998年6月微软的浏览器和Win98很好的集成桌面电脑显示出Bill Gates(比尔.盖茨)在迅速成长的互联网上投资的决心。