大数据特征与发展历程总结_光环大数据培训
大数据的发展史
大数据的发展史在信息时代，大数据的概念被广泛提及，并逐渐成为经济和社会发展的重要驱动力。
作为一种新兴的数据处理和分析技术，大数据的发展经历了多年的演进和创新。
本文将回顾大数据的发展史，探讨其重要里程碑，并展望大数据的未来前景。
1. 早期信息处理自20世纪50年代计算机问世以来，大型机和小型机的出现为信息处理提供了基础。
然而，在那个时代，数据量相对较小，主要用于商业交易和科学计算。
随着信息技术的进步和互联网的普及，大数据开始蓬勃发展。
2. 大数据触发点1997年，英国科学家迈克尔·科尔本发表论文“大数据:概念与挑战”，首次正式提出了大数据的概念。
科尔本认为，大数据具有三个特点：数据量巨大、多样性高和处理速度快。
这一概念点燃了学术界和工业界对大数据的兴趣，推动了大数据技术的发展。
3. 大数据技术的崛起2003年，谷歌公司推出了一种名为“MapReduce”的分布式计算模型，为大数据处理提供了新的思路和方法。
该模型能够将大规模数据分割成小块，并在多台计算机上进行并行处理，大大缩短了数据处理时间。
此后，分布式存储系统Hadoop的诞生和NoSQL数据库的兴起进一步推动了大数据技术的发展。
4. 大数据应用的拓展2010年，IBM公司发布了“智能星球”计划，旨在将大数据技术应用于城市规划和交通管理。
此举标志着大数据应用从商业领域拓展到了公共服务领域。
随后，医疗、金融、制造等行业纷纷引入大数据技术，通过对数据的深入分析，挖掘出有价值的信息，为企业决策提供依据。
5. 大数据与人工智能的融合大数据与人工智能的结合是当前大数据发展的重要趋势。
人工智能技术的快速发展和大数据的海量信息相结合，使得机器能够更好地理解和应用数据。
通过机器学习、深度学习等技术，机器可以自动识别模式和规律，并根据数据做出智能决策，进一步提高数据处理的效率和准确性。
6. 太赫兹波段大数据时代的来临随着科技的进步，大数据时代将进一步向前迈进。
大数据学习手册_光环大数据培训
大数据学习手册_光环大数据培训大数据学习手册，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。
了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。
就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。
例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。
而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。
借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。
从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。
在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。
电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。
事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。
因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。
银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。
未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。
大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。
驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。
金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。
大数据的发展历程及其应用
大数据的发展历程及其应用随着信息技术的快速发展，大数据作为一种重要的资源和工具，在各个领域的应用中起到了举足轻重的作用。
本文将从大数据的发展历程以及其在不同领域的应用方面进行探讨。
一、大数据的发展历程1. 信息爆炸时代的到来随着互联网的迅速普及，世界各地产生了大量的信息。
这些信息来源广泛，包括社交媒体、电子商务、传感器设备等。
然而，这些信息的规模和复杂度使得传统的数据处理方法难以胜任，因此大数据的概念应运而生。
2. 大数据的定义和特点大数据是指规模巨大、来源多样、处理复杂的数据集合。
它具有“4V”特征：Volume（大规模）、Velocity（高速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
大数据的处理需要借助于先进的技术和工具，例如云计算和人工智能等。
3. 大数据技术的突破在大数据的处理和分析方面，出现了许多重要的技术突破。
例如，分布式计算使得大数据能够被高效地处理；机器学习和深度学习算法能够从大数据中挖掘出有价值的信息；数据隐私保护技术保证了个人隐私的安全性。
二、大数据在不同领域的应用1. 商业和市场营销大数据为企业提供了更准确、更全面的市场信息，帮助企业实现智能化决策和精准营销。
通过分析大数据，企业可以了解消费者的行为和偏好，有效推动产品的研发和市场战略的制定。
2. 医疗保健大数据在医疗领域的应用对于提高疾病的预防和治疗具有重要意义。
通过分析海量的医疗数据，研究人员可以挖掘出疾病的发生规律和治疗方案，为医生提供有力的依据，同时也可以提供人群健康管理的决策支持。
3. 交通与城市规划大数据的应用可以改善交通系统的效率和安全性。
通过分析交通数据，我们可以预测交通拥堵状况并提供交通导航建议；同时，大数据还可以帮助城市规划者更好地理解城市的交通流动性和人口分布等信息，进而制定更科学的城市规划策略。
4. 金融和风险管理大数据在金融领域的应用广泛而深入。
通过分析大量的金融数据，可以实现风险预警和欺诈检测，提高金融机构的风险管理能力。
大数据发展历程
大数据发展历程在当今数字化社会中，大数据已经成为了各个行业的关键驱动力之一。
它不仅为企业提供了巨大商机，也为我们的生活带来了便利与改变。
本文将为您介绍大数据发展的历程。
2000年代初，大数据的概念开始浮出水面。
当时，企业和组织开始意识到传统的数据处理方式已经不能满足日益增长的数据量和复杂的分析需求。
随着互联网和移动设备的普及，海量数据不断涌现，挑战传统数据库的存储和处理能力。
随着技术的进步，2003年，谷歌推出了GFS（Google File System）和MapReduce的论文，为大数据的处理和分析奠定了基础。
之后，开源的Hadoop项目应运而生，成为大数据处理的事实标准。
通过创新性的分布式计算和存储方式，Hadoop可以处理PB级别的海量数据，并实现并行计算，提高数据处理的效率。
2010年，大数据技术迎来了一个重要的里程碑，当时IBM的Watson人工智能系统在电视节目《危险边缘》中战胜了人类的冠军选手。
Watson通过处理并分析大量的结构化和非结构化数据，以及机器学习和自然语言处理等技术，实现了人工智能在复杂问题解决上的突破。
随着云计算的快速发展，大数据技术也开始向云端迁移。
云计算平台提供了弹性的计算和存储资源，让企业能够灵活地调整其数据处理和分析的能力。
亚马逊的AWS和微软的Azure成为了领先的云计算服务提供商，并推出了专门的大数据处理工具，如AWS的S3和RedShift，以及Azure的HDInsight。
2014年，大数据与物联网的结合成为了一个热门话题。
随着传感器技术的发展和成本的下降，各种设备和物品都开始连接到互联网，产生了巨量的数据。
这些数据可以被利用来改善城市管理、智能交通、智能家居等领域。
例如，通过收集和分析交通数据，可以优化交通流量，减少交通拥堵和碳排放。
近年来，人工智能和机器学习的发展推动了大数据的进一步应用。
通过分析大量的数据，机器学习算法可以识别模式和趋势，提供个性化的推荐和预测。
大数据发展趋势简要分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据发展趋势简要分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金经过多年来的高速发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破。
深圳光环大数据data培训(光环大数据)专家针对未来大数据技术的发展方向做一个简要分析。
当前，大数据已成为继物联网、云计算之后的信息技术产业中最受关注的热点领域之一。
随着大数据从概念渗透转向应用发展，大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。
大数据技术将在开源环境下不断提升，大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，大数据产业生态也将得到不断完善。
大数据产业将成为引领信息技术产业发展的核心引擎，推动社会进步的重要力量。
开源成为技术创新主要模式经过多年来的高速发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破，形成了实用性强、稳定度高的技术能力，大数据整体技术体系已初步构建完成，未来大数据技术的发展方向将主要集中在非结构化数据的价值提取方面。
从大数据技术的发展历程上可以看出，大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式，即通过开放式的平台，吸引全球开发者通过开源社区来进行代码的开发、维护和完善，从而集全球智慧推动大数据技术的不断进步，当前全球各大企业加大了对开源社区的赞助和智力投入，开源社区在大数据技术进步中将占据核心地位，开源模式将成为大数据技术创新的主要途径。
同时，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，开源模式在新技术的发展中举足轻重。
大数据聚集资源能力更加明显大数据技术已经在商贸、交通、城市管理等多个领域中得到了应用，各产业领域未来的发展方向几乎都能和大数据挂钩，社会各界对大数据的未来充满信心，大数据产业正成为社会各类资源的聚集地。
光环大数据科技-给学生最好的教育_光环大数据培训
光环大数据科技-给学生最好的教育_光环大数据培训光环大数据广育，IT职业培训行业的一匹黑马。
10年间，凭借对教育事业的热忱和执着，以白璐为核心的创业团队，在强者如云的行业中赢得了学员的认可。
光环大数据广育也在这10年间，不仅锻炼了一批懂教育、会教育的师资力量，也凝聚了一批与时俱进、坚忍不拔的创业强者。
IT职业培训行业近年来获得了长足发展，在白璐看来，投身IT培训领域不仅是让自己顺应了时代发展，而且他更有信心让学员获得最好的教育。
2007年，白璐和几位合伙人创办了光环大数据广育，1万5千元启动资金，40平米办公区的迷你学校，12名首批学员，是光环大数据面临的第一个难关。
白璐回忆起最初创业时候的情景说到，“办法总比困难多”!2008年，凭借几位创业者在技术博客上的名气，学校第一次招收到了15人的满班学员。
“第一次满班，对我们的鼓励是很大的”白璐回忆道，“那时候，我和几位创始人是51CTO的专家博客组成员，也经常在线下举行一些小型的技术沙龙分享”。
就是凭借这样简陋的招生方式，光环大数据广育从15名学生，逐渐发展壮大。
也正是本着让学员获得最好的教育的信念，光环大数据广育在IT学员中有口皆碑。
“40%的学员是学员转介绍过来的”，白璐回忆说，“以学生为本的教学服务理念确实让学员感受到了”。
在光环大数据广育这10年的发展中，不仅培养了数以千计的优秀学员，并且这些学员在就得高位后也成为光环大数据广育定制学员的客户，“良性的循环，是我们发展的根本保证”。
爬虫+全实战，学员毕业就能上手光环大数据广育之所以能够“良性循环”，与不忘初衷的办学理念息息相关。
在白璐任职高管时，就发现大学教育滞后与用工需求有着迫切的矛盾。
大学生“上手慢”、企业“招工难”是他创办光环大数据广育要解决的问题核心。
职业教育作为连接大学和企业的重要桥梁，就要求培训机构能够完美、实时了解企业用工需求，并将需求转化为教学内容。
为了能够让学员成为“上手快”，实现企业用工“有求必应”，白璐团队利用网络爬虫技术在各大招聘网站不间断地搜集企业用工需求，并通过数据分析掌握了企业对IT人员的招聘要求。
大数据技术的发展历程与趋势
大数据技术的发展历程与趋势前言本文将介绍大数据技术的发展历程以及当前和未来的趋势。
大数据技术是近年来快速发展的领域，对于各行各业都有着重要的意义。
发展历程从长远来看，大数据技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1. 数据收集阶段：从计算机系统开始出现，数据的收集和存储变得越来越容易。
随着互联网和传感器技术的发展，数据量的增长呈指数级增长。
2. 数据处理阶段：随着数据量的增长，人们开始意识到单机处理数据的能力远远不足以应对大规模数据的需求。
于是，分布式计算和并行处理技术逐渐崭露头角，为大数据处理提供了解决方案。
3. 数据分析阶段：大数据的真正价值在于对其进行分析和挖掘。
随着机器研究和人工智能的快速发展，各种数据分析算法和模型被提出，为数据分析提供了更多的工具和方法。
4. 数据应用阶段：大数据技术在各个行业中得到了广泛的应用。
从金融、医疗到零售和交通，大数据技术正在改变着我们的生活和工作方式。
当前趋势就当前的大数据技术发展趋势而言，以下几个方向值得关注：1. 数据安全和隐私保护：随着数据泄露和隐私问题的日益严重，数据安全和隐私保护成为大数据技术发展中的重要议题。
在大数据的应用过程中，如何保护用户的个人信息和数据安全将成为一个重要的挑战。
2. 人工智能和自动化：大数据技术与人工智能的结合将进一步推动数据分析和应用的发展。
通过机器研究和深度研究技术，人们可以更高效地分析和利用大规模数据，实现智能化决策和自动化操作。
3. 边缘计算和物联网：随着物联网的兴起，大量的传感器数据涌入，对于实时分析和处理提出了新的挑战。
边缘计算技术的发展使得数据能够在离用户更近的地方进行处理，降低了传输延迟和网络负载。
4. 数据治理和合规性：在大数据时代，如何管理和治理海量数据成为一个重要问题。
数据治理和合规性将成为大数据技术发展的重要方向，旨在建立规范的数据管理流程和合规性框架。
未来趋势展望未来，大数据技术的发展将面临以下挑战和趋势：1. 可视化和交互性：随着数据量的增加，如何更好地将数据可视化和呈现给用户，以及提供更好的交互性将成为未来发展的方向。
大数据的发展史
大数据的发展史在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的关键词之一。
作为一项技术和概念的结合，大数据给予了人们一种从海量的数据中提取信息和洞察趋势的能力。
大数据的发展史可以追溯到上世纪以来，下面将从几个阶段解析大数据的发展。
第一阶段：数据的数量和处理能力有限20世纪90年代，互联网的飞速发展让数据积累成了一种日益增长的资源。
然而当时的计算机处理能力和存储容量的局限性，极大地限制了人们对这些大量数据的利用和探索。
数据的存储主要依赖于传统的数据库技术，查询速度有限，不能满足需要实时处理大规模数据的需求。
因此，大数据时代在这一阶段还未真正到来。
第二阶段：技术突破的引发2000年代初，在硬件技术和分布式计算方面的快速发展推动了大数据时代的到来。
谷歌的文件系统（GFS）和大规模数据处理模型MapReduce的提出，标志着大数据技术的重要里程碑。
GFS解决了大规模文件存储的问题，而MapReduce则实现了大规模数据处理的分布式计算。
这些技术突破为大数据技术的进一步发展奠定了基础。
第三阶段：海量数据的应用推动随着移动互联网的兴起和社交媒体的普及，海量数据的产生和存储呈现出爆发式增长的趋势。
这也推动了大数据应用领域的快速发展。
通过对用户行为和偏好的深入分析，大数据技术为企业提供了巨大商机。
亚马逊和Netflix等公司的推荐算法的成功，使得大数据技术在电子商务领域的应用变得尤为重要。
此外，金融、医疗、教育等各个行业也开始广泛使用大数据技术来提高效率和决策能力。
第四阶段：人工智能的崛起推动大数据发展随着人工智能技术的快速发展，在第四阶段，大数据和人工智能形成了一个相互促进的循环。
大数据为人工智能提供了海量的训练数据，而人工智能算法则可以在大数据的基础上提供更加精细化和智能化的决策和预测。
深度学习技术的兴起使得大数据的价值进一步被开发和挖掘，为各行业带来了更多的机遇和挑战。
第五阶段：隐私和安全的挑战随着大数据技术的成熟和应用的不断扩大，人们开始关注数据隐私和安全的问题。
大数据知识了解_西安光环大数据培训机构
大数据知识了解_西安光环大数据培训机构数据从哪里来对于数据起源，普遍觉得互联网及物联网是发生并承载大数据的基地。
互联网公司是天生的大数据公司，在搜刮、交际、媒体、生意营业等各自焦点营业领域，积聚并连续发生海量数据。
物联网装备时时刻刻都在收集数据，装备数目和数据量都一日千里。
这两类数据资本作为大数据金矿，正在不断发生各类应用。
国外对于大数据的胜利履历先容，大多是这类数据。
资本应用的经典案例。
另有一些企业，在营业中也积聚了很多数据，如房地产生意营业、大宗商品价格、特定群体消费信息，等等。
从严格意义上说，这些数据资本还算不上大数据，但对贸易应用而言，却是最易获得和比拟轻易加工处置的数据资本，也是以后在海内比拟罕见的应用资本。
在海内另有一类是当局部分控制的数据资本，普遍觉得品质好、代价高，但凋谢水平差。
很多民间统计数据经由过程灰色渠道流畅进去，颠末加工成为各类数据产物。
2015年，国务院印发的《促进大数据行动纲领》把大众数据互联凋谢同享作为尽力偏向，觉得大数据技巧能够实现这个目的。
实际上，长期以来当局部分间信息数据互相关闭分裂是管理成绩而不是技巧成绩。
面向社会的大众数据凋谢希望虽非常美妙，但生怕一段时间内可望而不可即。
在数据资本方面，海内“小数据”、“中数据”应用其实不充分，试图一步跨入大数据期间，借机一并办理后期信息化过程当中没能办理的成绩，远景其实不悲观。
别的，因为中国互联网公司营业主要在海内，其大数据资本也不是环球性的。
蓝皮书分析指出，“数据从哪里来”是咱们评价大数据应用的第一个存眷点。
一是要看这个应用可否真有数据支持，数据资本可否可连续，起源渠道可否可控，数据平安和隐私保护方面可否有隐患。
二是要看这个应用的数据资本品质若何，是“贫矿”照样“贫矿”，可否保证这个应用的实效。
数据怎样用“数据怎样用”是咱们评价大数据应用的第二个存眷点。
大数据纲领计划了很多大数据应用领域和偏向，包含大众部分和财产领域，实际上是提出了很多需要大数据办理的成绩或期待大数据实现的任务。
大数据发展历程
大数据发展历程大数据发展始于20世纪50年代，当时计算机技术刚刚兴起。
由于计算机存储容量和处理速度有限，数据量较小，数据分析也相对简单。
然而，随着计算机技术的不断进步，数据量开始飞速增长，计算机能够处理和存储的数据量不断扩大。
20世纪90年代，互联网的普及使得数据产生呈指数级增长。
在这个时代，数据分析的需求变得迫切，企业意识到数据对于业务决策的重要性。
数据分析工具开始出现，为企业提供了处理大量数据的能力，为他们提供了更多的洞察力。
进入21世纪初，大数据开始引起人们广泛的注意。
云计算的兴起使得存储和处理海量数据变得更加容易。
同时，移动互联网的普及带来了更多的数据来源，比如社交媒体、物联网等。
这些数据的规模和复杂性给传统的数据分析带来了挑战，需要更高效的工具和算法来处理。
随着时间的推移，大数据技术不断发展完善。
分布式计算、大规模存储系统、数据挖掘和机器学习等技术得到广泛应用。
大数据分析开始在各个行业得到应用，比如金融、医疗、物流等。
各个企业也开始重视数据的价值，建立数据团队，加强数据分析和挖掘能力。
如今，大数据已经成为企业决策和竞争的核心要素之一。
人工智能、物联网等新兴技术的发展，进一步推动了大数据的发展。
大数据分析技术以及相关的工具和平台也在不断创新和进化，帮助企业更好地进行数据驱动的决策。
未来，大数据的发展前景将更加广阔。
随着技术的不断进步，数据的规模和复杂性将进一步增加。
人们对于数据分析的需求也会不断提升。
同时，大数据也面临着隐私和安全的挑战，需要建立相应的法律和规范来保护数据的使用和共享。
随着时间的推移，大数据将继续发挥重要作用，推动社会和经济的发展。
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大数据特征与发展历程总结_光环大数据培训大数据的定义与特征大数据（bigdata）是这样的数据集合：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。
作者认为具有以下五大特征（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。
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）。
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。
比如，对于打车工具，客户的数据和出租司机数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。
如果是放在磁盘中而且是离线的，这些数据远远不如在线的商业价值大。
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。
大数据发展过程的重大事件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ApacheSoftwareFoundation公司引入并成为开源应用。
Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。
从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。
这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。
2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟(ComputingCommunityConsortium)，发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。
它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。
此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。
2009年印度政府建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。
2009年中，美国政府通过启动网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的政府数据。
该网站的超过4.45万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的政府们相继推出类似举措。
2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。
2010年2月，肯尼斯 库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。
库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。
从经济界到科学界，从政府部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。
科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。
库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。
2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。
后来纽约时报认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。
”2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡(McKinsey&Company)肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。
报告指出，大数据已经渗透到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。
报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。
2011年12月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。
2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》(BigData,BigImpact)宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。
2012年3月，美国奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。
2012年3月22日，奥巴马政府宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中，政府对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。
并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字主权体现对数据的占有和控制。
数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。
2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。
鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。
Splunk 是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。
Splunk 成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。
2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国政府如何利用大数据更好地服务和保护人民。
这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐私和退出权力提出需求；公共部门出于改善服务，提升效益的目的，提供了诸如统计数据、设备信息，健康指标，及税务和消费信息等，并对隐私和退出权力提出需求；私人部门出于提升客户认知和预测趋势目的，提供汇总数据、消费和使用信息，并对敏感数据所有权和商业模式更加关注。
白皮书还指出，人们如今可以使用的极大丰富的数据资源，包括旧数据和新数据，来对社会人口进行前所未有的实时分析。
联合国还以爱尔兰和美国的社交网络活跃度增长可以作为失业率上升的早期征兆为例，表明政府如果能合理分析所掌握的数据资源，将能“与数俱进”，快速应变。
2012年7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立“首席数据官”一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台——“聚石塔”，为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。
随后，阿里巴巴董事局主席马云在2012年网商大会上发表演讲，称从2013年1月1日起将转型重塑平台、金融和数据三大业务。
马云强调：“假如我们有一个数据预报台，就像为企业装上了一个GPS和雷达，你们出海将会更有把握。
”因此，阿里巴巴集团希望通过分享和挖掘海量数据，为国家和中小企业提供价值。
此举是国内企业最早把大数据提升到企业管理层高度的一次重大里程碑。
阿里巴巴也是最早提出通过数据进行企业数据化运营的企业。
2014年4月，世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全球信息技术报告（第13版）》。
报告认为，在未来几年中针对各种信息通信技术的政策甚至会显得更加重要。
在接下来将对数据保密和网络管制等议题展开积极讨论。
全球大数据产业的日趋活跃，技术演进和应用创新的加速发展，使各国政府逐渐认识到大数据在推动经济发展、改善公共服务，增进人民福祉，乃至保障国家安全方面的重大意义。
2014年5月，美国白宫发布了2014年全球“大数据”白皮书的研究报告《大数据：抓住机遇、守护价值》。
报告鼓励使用数据以推动社会进步，特别是在市场与现有的机构并未以其他方式来支持这种进步的领域；同时，也需要相应的框架、结构与研究，来帮助保护美国人对于保护个人隐私、确保公平或是防止歧视的坚定信仰。
大数据相关技术的发展大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。
大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式，大数据技术的发展可以分为六大方向：（1）在大数据采集与预处理方向。
这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。
针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具（如IBM的DataStage）。
（2）在大数据存储与管理方向。
这方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。
分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。
在大数据存储和管理方向，尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。
（3）大数据计算模式方向。
由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算（如Hive）、批处理计算（如HadoopMapReduce）、流式计算（如Storm）、迭代计算（如HaLoop）、图计算（如Pregel）和内存计算（如Hana），而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。