国内外大数据发展历程

本篇文章给大家分享国内外大数据发展历程，以及国内大数据的发展对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据的涵义和发展历程
• 2、大数据的历史
• 3、啥叫大数据技术啊

大数据的涵义和发展历程

1、亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。百度搜索的定义为：大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

2、大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。2013年3月29日，美国奥巴马***宣布推出“大数据研究和发展***”（Big Data Research and Development Initiative），有人将其比之为克林顿***当年提出的“信息高速公路”*** 。

3、发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升 我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。

4、大数据泛指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行获取、管理和处理的巨量数据***，具有海量性、多样性、时效性及可变性等特征，需要可伸缩的计算体系结构以支持其存储、处理和分析。

5、大数据 IT行业术语，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***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。***流 ***数据的传输，例如，它能够被作为一个稳定的和连续的流通过网络处理。

6、大数据的概念是由美国技术学者道格拉斯·克罗克福特（Douglas Carl Engelbart）在20世纪60年代提出的。不过，随着计算机技术的不断发展和应用，大数据的概念也在不断演化和完善，现在已经成为了一个广泛使用的术语。

大数据的历史

1、年7月日本推出“新ICT战略研究***”，在新一轮IT振兴***中日本***把大数据发展作为国家层面战略提出。这是日本新启动的2011年大地震一度搁置的***ICT战略研究。英国***也宣称投资6亿英镑科学资金，并***在未来两年内在大数据和节能计算研究投资89亿英镑。

2、大数据的概念最早可以追溯到上世纪90年代。当时，美国IT产业界的商业分析专家艾德温·诺维克（Edwin Novak）首先提出了“Big Data”这一概念，指的是由于信息技术的发展，数据量有了爆炸性的增长。

3、大数据技术的发展历程与未来发展趋势：从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。

4、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。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。

啥叫大数据技术啊

1、大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是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***。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、大数据技术可以理解为在巨量的数据资源中提取到有价值的数据加以分析和处理，主要的表现特征如下：数据量大（Volume）。第一个特征是数据量大，包括***集、存储和计算的量都非常大。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）。类型繁多（Variety）。

3、大数据技术是指用于处理海量数据、提取价值信息和支持决策制定的一系列计算机技术和工具。它涉及到数据***集、存储、管理、分析和应用等多个方面，旨在帮助企业和组织从海量数据中发现有价值的信息，以便更好地制定决策和实现业务目标。

4、大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。大数据具备以下4个特性：一是数据量巨大。

5、业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”，也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。3）Variety：表示大数据的数据类型繁多。传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一，大部分是结构化数据。

6、大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

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