大数据的由来与发展

本篇文章给大家分享大数据的由来与发展，以及大数据的来历对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据的本质
• 2、什么是大数据,大数据的典型案例有哪些
• 3、理解大数据时代的数字鸿沟

大数据的本质

数据的价值在于应用，通过数据应用解决商业问题，在市场化的行为中，数据建设也往往需要商业驱动。所以，数据的本质是商业。大数据、数据中台、数字化转型，为的都是解决商业问题。离开商业谈数据，是空中楼阁，是自嗨。数据的应用分成两种，一是数据化运营，二是运营数据。数据化运营。

随着大数据越来越成为商业、产业以及科学研究中不可或缺的一部分，越来越多的机构和企业开始热衷于深入挖掘大数据。大数据的本质并不在于它的规模大小，而是在于如何快速、高效的处理和分析这些数据，以产生更准确的商业价值和科学研究成果。传统的数据处理和挖掘手段已经不适用于大数据的处理。

大数据的特点可以概括为四个“V”：首先是数据体量巨大，其次是数据类型繁多，第三是处理速度快，最后是价值密度低。这四个特点共同定义了大数据的本质。

物联网、区块链、大数据有什么区别 在不久的将来，物联网的设备将爆增，有可能是千亿，也可能是万亿，像这么一个庞大的网络，如果还是以中心化的组网模式去管理的话，数据中心的基础设施投入维护应该是没办法估量的。大数据本质上来讲，属于数据库的一个小分支，这样就把这个问题归结为和数据库的关系。

什么是大数据,大数据的典型案例有哪些

那么什么是大数据呢技术？大数据的概念是什么呢？本文就为大家详细解读大数据的构成、模型和未来大数据发展方向： 大数据概念： 随着每天互联网上海量数据的产生，数据分析尤其显得重要。所谓大数据技术，就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

处理速度快：大数据***的处理速度需要在实时或接近实时的时间内完成，这需要高效的数据处理和分析技术。数据来源广泛：大数据***的数据来源包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等多种渠道，数据形态也是多样的。大数据的处理和分析需要使用大数据技术，包括分布式存储、分布式计算、机器学习、数据挖掘等技术。

是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从***集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、***大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。

理解大数据时代的数字鸿沟

传统互联网时代的数字鸿沟尚未完全填平，而在大数据时代新的数字鸿沟又在形成并不断影响与改变着人们的政治经济地位。 讨论大数据时代的数字鸿沟，需要明确区分“数字差异”与“数字鸿沟”.从词源上看，两者意义接近，都是由“Digital Divide”翻译而来。但从传播效果或情感色彩上看，数字鸿沟比数字差异更能引起人们的警示。

在同一个国家内不同群体间出现的数字鸿沟主要取决于两个因素――收入和教育。同时其它一些因素如家庭大小和类型、年龄、性别、种族和语言背景、地理位置等也有很重要的影响。

从知识鸿沟到数字鸿沟：技术的变革与挑战 随着数字技术的兴起，知识鸿沟逐渐演变为数字鸿沟。技术的普及与应用产生了技术鸿沟，尤其是互联网与新媒介的普及，使不同群体在技术接触和利用上出现了显著差距。例如，老年人群由于年龄、地域、收入等因素，往往在数字世界中落后于年轻人，形成“数字代沟”。

数字鸿沟是指不同社会群体、不同地域之间在数字经济和数字技术应用方面的差异和不平等现象，主要体现在以下四个方面： 访问和使用数字设备和网络技术的差异：可接入互联网的家庭数量、个人拥有智能手机和电脑的数量、移动网络覆盖范围等方面的差异，决定了不同社会群体的数字设备和网络使用程度。

提高数字技能培训：数字技能是获取数字机会的关键，因此提高数字技能培训是缩小数字鸿沟的重要措施。***和企业应该加大对数字技能培训的投入，为不同年龄段和教育水平的人群提供培训机会，帮助他们掌握数字技能并适应数字化时代的发展。

OECD对数字鸿沟的解释是个人、家庭和地区间在获得信息通信技术（ICT）的机会以及利用互联网从事各种活动的机会方面存在的差距。国家内以及国家间的数子鸿沟都不尽相同。实际上，数据鸿沟有两方面的含义。

关于大数据的由来与发展，以及大数据的来历的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。