大數據發展階段

A. 幾年左右什麼促使了大數據的突破

2003——2006年，非結構化的數據大量出現，傳統的資料庫處理難以應對，也稱非結構化數據階段。
大數據發展歷程：
1、上世紀末，是大數據的萌芽期，處於數據挖掘技術階段。隨著數據挖掘理論和資料庫技術的成熟，一些商業智能工具和知識管理技術開始被應用。
2、2003年-2006年是大數據發展的突破期，社交網路的流行導致大量非結構化數據出現，傳統處理方法難以應對，數據處理系統、資料庫架構開始重新思考。
3、2006年-2009年，大數據形成並行計算和分布式系統，為大數據發展的成熟期。
4、2010年以來，隨著智能手機應用，數據碎片化、分布式、流媒體特徵更加明顯，移動數據急劇增長。
5、2011年麥肯錫全球研究院發布《大數據：下一個創新、競爭和生產力的前沿》，2012年維克托·舍恩伯格《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》宣傳推廣，大數據概念開始風靡全球。

B. 國內大數據產業發展處於什麼階段

還是處於發展的初期，萌芽的階段，和發展國家是不能比的，發達國家已經用於國家經濟了。檸檬學院是國內大數據培訓的先行者，注冊就可以在線學習了。

C. 如今的大數據到底發展到了什麼階段

從應來用角度來說，大自數據領域已有眾多成功的大數據應用，但就其效果和深度而言，當前大數據應用尚處於初級階段，根據大數據分析預測未來、指導實踐的深層次應用將成為發展重點。當前，在大數據應用的實踐中，描述性、預測性分析應用多，決策指導性等更深層次分析應用偏少。

從治理角度來說，大數據治理體系遠未形成，特別是隱私保護、數據安全與數據共享利用效率之間尚存在明顯矛盾，成為制約大數據發展的重要短板，各界已經意識到構建大數據治理體系的重要意義。其中，隱私、安全與共享利用之間的矛盾問題尤為凸顯。一方面，數據共享開放的需求十分迫切；另一方面，數據的無序流通與共享，又可能導致隱私保護和數據安全方面的重大風險，必須對其加以規范和限制。

從技術角度來說，數據規模高速增長，現有技術體系難以滿足大數據應用的需求，大數據理論與技術遠未成熟，未來信息技術體系將需要顛覆式創新和變革。近年來，大數據獲取、存儲、管理、處理、分析等相關的技術已有顯著進展，但是大數據技術體系尚不完善，大數據基礎理論的研究仍處於萌芽期。

D. 什麼是大數據時代

大數據是互聯網發展到一定階段的必然產物，由於互聯網在資源整合方面的能力在不斷增強，互聯網本身必須通過數據來體現出自身的價值，所以從這個角度來看，大數據正在充當互聯網價值的體現者。

隨著更多的社會資源進行網路化和數據化改造，大數據所能承載的價值也必將不斷提到提高，大數據的應用邊界也會不斷得到拓展，所以在未來的網路化時代，大數據自身不僅能夠代表價值，大數據自身更是能夠創造價值。

但是只有技術支撐，還不足以引起大數據時代的到來，另外一個重要因素，就是數據產生方式的變革，數據產生的方式在過去這些年經歷了三個階段：

第一階段，運營式系統階段。在上世紀七八十年代，用戶購物時產生的記錄一條條輸入資料庫，當時都是由這些運營系統生成這些數據的。

第二階段，由用戶原創內容階段。2002年的時候，開始有了博客，後來發展成微博，到後來出現的微信，這些讓每個網民都成了自媒體，都可以自己隨心所欲地向網路發布相關的信息，這個時候數據產生的速度要遠遠大於之前的僅僅由運營系統產生的數據。

第三階段，感知式系統階段。真正讓大數據時代由量變到質變是因為數據產生的方式到了第三個階段——感知式系統階段。

感知式系統階段也就是物聯網的大規模普及，物聯網的迅速發展讓大數據時代最終到來。

E. 淺述大數據技術的發展歷程與未來發展趨勢

大數據技術的發展歷程與未來發展趨勢：

從文明之初的「結繩記事」，到文字發明後的「文以載道」，再到近現代科學的「數據建模」，數據一直伴隨著人類社會的發展變遷，承載了人類基於數據和信息認識世界的努力和取得的巨大進步。

然而，直到以電子計算機為代表的現代信息技術出現後，為數據處理提供了自動的方法和手段，人類掌握數據、處理數據的能力才實現了質的躍升。信息技術及其在經濟社會發展方方面面的應用(即信息化)，推動數據(信息)成為繼物質、能源之後的又一種重要戰略資源。

大數據於2012、2013年達到其宣傳高潮，2014年後概念體系逐漸成形，對其認知亦趨於理性。大數據相關技術、產品、應用和標准不斷發展，逐漸形成了包括數據資源與API、開源平台與工具、數據基礎設施、數據分析、數據應用等板塊構成的大數據生態系統，並持續發展和不斷完善，其發展熱點呈現了從技術向應用、再向治理的逐漸遷移。

經過多年來的發展和沉澱，人們對大數據已經形成基本共識是大數據現象源於互聯網及其延伸所帶來的無處不在的信息技術應用以及信息技術的不斷低成本化。大數據泛指無法在可容忍的時間內用傳統信息技術和軟硬體工具對其進行獲取、管理和處理的巨量數據集合，具有海量性、多樣性、時效性及可變性等特徵，需要可伸縮的計算體系結構以支持其存儲、處理和分析。

F. 大數據時代發展歷程是什麼

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

G. 大數據已進入什麼階段

已進入深度應用新階段。
我國大數據產業鏈初步形成，可大致分為基礎支撐、數據服務、數據融合應用上中下游三個環節，目前已匯集各行業領先企業，北京國際大數據交易所、上海數據交易中心等機構。
「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。

H. 目前大數據處於什麼發展階段

使用視點

大數據范疇已有很多成功的大數據使用，但就其效果和深度而言，當時大數據使用尚處於初級階段，依據大數據剖析猜測未來、指導實踐的深層次使用將成為發展要點。當時，在大數據使用的實踐中，描述性、猜測性剖析使用多，決議計劃指導性等更深層次剖析使用偏少。

管理視點

大數據管理系統遠未形成，特別是隱私維護、數據安全與數據同享使用功率之間尚存在明顯矛盾，成為限制大數據發展的重要短板，各界已經意識到構建大數據管理系統的重要意義。其間，隱私、安全與同享使用之間的矛盾問題尤為凸顯。一方面，數據同享敞開的需求非常火急;另一方面，數據的無序流通與同享，又或許導致隱私維護和數據安全方面的嚴重風險，必須對其加以標准和限制。

技能視點

數據規模高速增加，現有技能系統難以滿意大數據使用的需求，大數據理論與技能遠未成熟，未來信息技能系統將需求顛覆式創新和變革。近年來，大數據獲取、存儲、管理、處理、剖析等相關的技能已有顯著發展，可是大數據技能系統尚不完善，大數據基礎理論的研究仍處於萌芽期。

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