摘要：大數據的歷史大數據一詞是羅杰穆加拉斯于年提出的。這是首次將世界引入大數據一詞。未來該何去何從你去了那是大數據的簡史。隨著大數據繼續影響我們的日常生活，人們對該主題的興趣已發生變化。

在當今的業務環境中，數據管理平臺(DMP)可以成為成功與否的主要決定因素。大多數企業已經開始意識到采用可通過大數據應用來轉變戰略的重要性。通過這種努力，企業認識到大數據不僅僅是一種技術。相反，大數據是一種趨勢，跨越了業務和技術的眾多領域。

大數據是一個術語，指的是計劃和技術，其中包含的數據過于多樣化，發展迅速，而對于普通技術，基礎架構和技能而言，這些數據過于龐大，無法詳盡地解決。那是; 數據的數量，速度和多樣性都太大了。盡管這些數據非常復雜，但技術的進步仍使企業能夠從大數據中汲取價值。

例如，在您的企業中可以定位為跟蹤消費者的網絡點擊，以識別消費者的行為趨勢并修改企業的廣告系列，廣告和定價以適應消費者的個性。

另一個例子是，能源服務提供商評估家庭消費水平，以預測即將發生的斷電并促進更有效的能源消耗。

本文企業進入大數據的世界中，大數據的歷史一路從20早期階段個世紀以大數據，因為我們現在知道了。本文還討論了我們所生活的世界中大數據的一些最杰出的應用。

什么是大數據？
在當今的業務環境中，數據管理可以成為成功與否的主要決定因素。大多數企業已經開始意識到采用可通過大數據應用來轉變戰略的重要性。通過這種努力，企業認識到大數據不僅僅是一種技術。相反，大數據是一種趨勢，跨越了業務和技術的眾多領域。

大數據是一個術語，指的是計劃和技術，其中包含的數據過于多樣化，發展迅速，而對于普通技術，基礎架構和技能而言，這些數據過于龐大，無法詳盡地解決。那是; 數據的數量，速度和多樣性都太大了。盡管這些數據非常復雜，但技術的進步仍使企業能夠從大數據中汲取價值。

例如，在您的企業中可以定位為跟蹤消費者的網絡點擊，以識別消費者的行為趨勢并修改企業的廣告系列，廣告和定價以適應消費者的個性。

另一個例子是，能源服務提供商評估家庭消費水平，以預測即將發生的斷電并促進更有效的能源消耗。

此外，保健機構可以通過分析社交媒體數據來監控疾病的傳播和出現。大數據有許多應用程序，其中最值得注意的將在本文稍后進行討論。

大數據涉及大量復雜數據的創建，存儲，檢索以及最后的分析。

以下是大數據的三個優勢。

數量 ( volume )。二十年前，典型的計算機可能已經有大約10 GB的內存。然而，如今，諸如Facebook之類的社交媒體平臺每天將吸收超過十億兆兆字節的數據。同樣，波音飛機在一次飛行中會生成數百TB的飛行數據。智能手機和平板電腦的廣泛使用導致生成數十億兆字節的不斷更新的數據饋送，這些饋送具有無限多樣的流派。
速率(velocity) 。點擊流每秒捕獲數百萬個事件的用戶行為。例如，股票交易市場的變化會在幾微秒內反映出來。計算機進程在數十億個小工具，基礎設施和傳感器之間交換數據，以便實時生成準確且適用的數據。例如，在線游戲系統支持數百萬個用戶同時運行，每個用戶每秒產生多個輸入。
多樣性(variety)。大數據不僅指數字和日期，大數據還包括音頻，視頻，非結構化文本，社交媒體信息等等。大約二十年前的數據庫系統已被設計為處理更少量的結構化數據，更慢且更新更少。它們旨在處理結構化和可預測的數據形式。這些傳統的數據庫還被設計為在單個服務器上運行，這將使容量的增加成為一項昂貴的工作。程序和應用程序已經發展為為大量用戶服務，并且使用舊數據庫已成為大多數企業的責任，而不是資產。大數據數據庫（例如MongoDB）解決了這些問題，并為企業帶來了巨大的價值。
大數據的歷史
大數據一詞是羅杰·穆加拉斯（Roger Mougalas）于2005年提出的。但是，大數據的應用以及對理解可用數據的追求已經存在了很長時間。實際上，一些最早的數據記錄記錄可用于分析和控制商業活動，其歷史可以追溯到7,000年前。

這是由于在美索不達米亞引入了用于記錄農作物生長和放牧的統計學。原則不斷發展和完善，約翰·格朗特（John Graunt）在1663年記錄并分析了倫敦的死亡率信息。John Graunt這樣做是為了提高人們對當時仍在發生的鼠疫的影響的認識。

約翰·格倫特（John Graunt）在他的著作《對死亡率法案進行的自然和政治觀察》中為世界提供了有史以來第一個記錄數據的統計分析。這本書是對十七世紀英國死亡原因的見解。由于他的工作，約翰·格蘭特（John Graunt）被廣泛認為是統計學領域的先驅。

格朗特的作品后，統計學準則不斷完善和發展，但沒有額外的普通相當發生，直到最近在20 個世紀，當信息時代開始了。現代數據的起點始于1889年，當時赫爾曼·霍勒里斯（Herman Hollerith）發明了一種計算系統，試圖組織普查數據。

在赫爾曼·霍勒里斯（Herman Hollerith）輸入之后，下一個值得注意的數據發展飛躍是1937年在富蘭克林·羅斯福（Franklin D. Roosevelt）的美國總統執政時期發生的。美國國會通過《社會保障法》后，要求政府跟蹤數百萬美國人。政府與IBM簽訂了開發打孔卡讀取系統的合同，該系統將被應用到這個龐大的數據項目中。

但是，第一臺數據處理機名為“ Colossus ”，是英國人開發的，目的是破譯第二次世界大戰（1943年）中的納粹代碼。該機通過搜索被攔截消息中經常出現的任何模式進行工作。該機器以每秒五千個字符的記錄速度工作，這將需要數周的工作減少到僅幾個小時。

基于這一發展，1952年在美國成立了國家安全局（NSA）。在冷戰期間，NSA的員工被要求解密獲得的消息。在此階段，機器開發已發展到一個水平，使得機器可以獨立，自動地收集和處理信息。

美國政府于1965年建立了第一個數據中心，目的是存儲數百萬份納稅申報表和指紋集。這是通過將每條記錄轉移到要系統存儲在中央位置的磁帶上來實現的。但是，由于擔心遭到破壞或收購，該項目未能持續。但是，這一計劃是電子大存儲的起點，這一點已被廣泛接受。

英國計算機科學家蒂姆·伯納斯·李（Tim Berners-Lee）于1989年發明了萬維網。伯納斯·李的意圖是通過超文本系統實現信息共享。他不知道他的發明會對世界產生什么樣的影響。進入1990年代，隨著更多設備獲得訪問Internet的能力，數據的創建以極高的速度增長。

第一臺超級計算機建于1995年。這種計算機具有處理單人僅需幾千年的工作能力的能力。

這是Roger Mougalas首次將世界引入大數據一詞。同年（2005年），雅虎創建了現在的開源Hadoop，旨在為整個萬維網建立索引。如今，Hadoop已被數百萬企業使用，以處理大量數據。

在此期間，社交網絡迅速增長，每天都在創建大量數據。企業和政府都開始建立大數據項目。例如，在2009年建立的有史以來最大的生物識別數據庫中，印度政府存儲了所有公民的指紋和虹膜掃描。

埃里克·施密特（Eric Sc??hmidt）在2010年在加利福尼亞州太浩湖舉行的技術會議上發表了講話。他在講話中表示，自從開始到2003年為止，存儲的數據為5艾字節。埃里克·施密特（Eric Sc??hmidt）可能無法想象2016年，通常每兩天會創建相同數量的數據。大數據的增長速度似乎也沒有放緩。

在過去的幾年中，已經出現了各種組織來嘗試處理大數據，例如HCL。這些組織的業務正在幫助其他業務了解大數據。每天，越來越多的企業正在走向接受和利用大數據。

盡管似乎大數據已經存在很長時間了，而且我們已經接近頂峰，但大數據可能正處于強大的階段。在不久的將來，大數據可能最終使大數據現在看起來像家禽數量。

未來該何去何從
你去了 那是大數據的簡史。回顧歷史可以使我們對未來有所了解。二十年前，擁有信息的企業是最成功的，而如今，最成功的企業是以最佳方式解釋和使用信息的企業。

可以合理地假設，在將來，企業的成功將不僅取決于那些能夠最好地分析和實施大數據的企業，而且還在于那些能夠利用其最大優勢并為未來做出戰略決策的企業。

大數據在當今世界中的應用
行業影響者一致認為，在過去的幾年中，大數據已成為幾乎所有現代行業的游戲規則改變者。隨著大數據繼續影響我們的日常生活，人們對該主題的興趣已發生變化。重點已經從單??純地試圖掌握這種現象的概念轉變為在其應用中尋找切實的價值。

對于我們大多數人來說，我相信大數據一詞會激發嗡嗡作響的服務器行和一系列閃爍的燈光的圖像。但是，大數據的持久性超出了信息存儲的范圍。大數據正在應用中的幾個領域。下一節向您介紹當今大數據應用的最突出領域。

在了解和定位消費者方面
這是使用大數據的最受歡迎和宣傳最多的地區之一。在業務中，大數據可幫助您的業務分析數據并更好地了解消費者的行為和興趣。您的業??務應該超越傳統數據集。通過結合使用從社交媒體獲得的數據，瀏覽器日志和傳感器數據，您將能夠更清晰地了解消費者的需求。一旦了解了這一點，您的企業將可以更好地創建預測模型，并定位自己以滿足消費者的需求。

因此，大數據可用于分析和理解受眾的興趣。例如，有些人甚至認為，奧巴馬總統的第二次大選獲勝是由于他的團隊擁有使用大數據分析來了解聽眾的興趣并吸引他們的強大能力。從理論上講，這是合理的，大數據甚至可以用來預測和影響甚至與政府選舉一樣重要的事件。您的業??務還有多少呢？

自我優化
大數據不僅適用于您的業務，還可以適用于您個人。現在，您可以從智能手表等設備生成的數據中受益。這些設備具有監控例如一天中攝入的卡路里量，活動水平以及睡眠方式的能力。實時信息可能令人興奮，例如，您一天結束時的卡路里攝入量，但真正的價值在于分析您的集體數據。

通過分析一段時間內收集到的數據，您可以調整自己的個人生活，以提高工作效率，飲食健康，獲得充足的睡眠，等等。

改善醫療保健
這是大數據已經發揮并將繼續發揮重要作用的另一個領域。例如，計算大數據使衛生保健提供者可以在幾分鐘內分析和解碼DNA問題。大數據也將使我們發現疾病的速度比沒有發現疾病的速度快。最重要的是，大數據使醫療保健提供者可以預測疾病的模式，因此，可以采取措施防止疾病的進一步傳播。

蘋果公司推出了名為ResearchKit的健康應用程序。通過這樣的應用程序，研究人員可以從單個電話收集數據，以便為各種健康研究進行編譯。例如，作為患者，您的設備可能會提示您指出您對治療服務的感覺。

這些數據以及從成千上萬個（即使不是數百萬個）其他參與者那里收集到的數據將揭示迫使醫學從業者提高其服務質量的信息。從該應用程序和類似應用程序收集的數據可用于收集有關特定疾病的信息。例如，可以匯編有關絕癥患者的信息，以用于進一步的研究。

此外，大數據已經用于監視早產或患病的嬰兒。通過記錄每個心跳以及帶入單位的嬰兒的呼吸模式，可以在身體癥狀發作之前檢測出感染。這樣，就可以盡早進行治療，因為每小時都是如此脆弱的嬰兒所需要的。因此，及時進行治療增加了嬰兒的生存機會。

安全與執法改善
大量應用大數據的另一個部門是增強和支持執法。政府機構，例如美國的國家安全局（NSA），使用大數據來發現和阻止潛在的恐怖活動。另一方面，在業務中，大數據分析可用于防止網絡攻擊和未經授權的訪問。對于警察部門而言，大數據工具使警官能夠預測和阻止犯罪活動。

2014年，美國伊利諾伊州的芝加哥警察局派出人員去查明了最有可能犯罪的人。這群人是由計算機通過分析大數據而產生的。官員探訪了名單上的這些人，而不是訊問或拘留他們，而是向他們提供有關工作和培訓計劃的信息。

官員們還對這些人進行了某些犯罪后果及其動態的教育。盡管警察部門的意圖是真誠的，但當公眾認為演習是“剖析” 時，演習很快被關閉。我認識到安全的重要性，但我必須同意這一觀點。

結論
盡管大數據時代才剛剛開始，但企業和政府都已在利用它。但是，大數據可能會被濫用，例如，芝加哥警察局采取主動行動，對通過大數據分析被確定為潛在罪犯的人進行跟蹤可能是出于最佳目的。

盡管如此，該倡議仍然可以被認為是一種概要分析，并且是一種工具，可以使人們為自己的身份或過去的錯誤打上烙印。但是，大數據很可能是一把雙刃劍，因為通過監視社交媒體活動并分析人們對大數據的喜好，可以避免恐怖襲擊。但這也是對隱私的侵犯。盡管存在不利因素，但大數據的優勢卻越來越重要，應該鼓勵其在業務，健康，治理等方面的應用。

在過去的幾個世紀中，大數據一直在緩慢發展，在過去的十年中，大數據已迅速發展成為我們今天所知道的。需要注意的一個關鍵點是，大數據不僅涉及積累和存儲大量信息，而且更重要的是，利用這些信息來解決企業和社會中的問題。

大數據似乎與技術進步同步發展。因此，隨著技術的進步，大數據將作為一個領域和數量繼續增長，可能達到我們現在甚至無法理解的水平。