大数据的起源是什么,当前社会中,最为突出的大数据环境是

第一阶段，运营系统阶段。上世纪七八十年代，用户在购物过程中产生的记录被录入数据数据库，这些数据就是当时这些操作系统产生的。第二阶段，用户原创内容阶段。2002年有博客，后来发展成微博和微信。这些都让每一个网民成为了自媒体，可以随意向网络发布相关信息。此时数据的速度比之前的数据快了很多，后者只由操作系统生成。

真正让“Da 数据”从量变到质变的时代，是数据在知觉系统的第三阶段产生。感知系统阶段是物联网的大规模普及，物联网的快速发展最终带来了“-1”时代。大数据是互联网发展的必然产物:由于互联网在资源整合方面的能力不断增强，互联网本身必然要通过数据来体现自身的价值，所以从这个角度来说，大数据正在充当互联网价值的体现者。

Da 数据的来源包括交易数据、劳动数据、机器和传感器数据。交易数据包括POS机数据信用卡数据等。人为的数据，包括邮件、文档、图片、数据通过微信、博客、推文产生的流。以及机器传感器数据，如传感器、仪表等设施。大数据，或称巨大数据，是指信息量过大，无法在合理的时间内被主流软件工具检索、管理、处理和排序，以帮助企业做出更主动的经营决策。

“Da数据”是指以多种形式从多个来源收集的庞大的数据群，往往是实时的。Big 数据(bigdata，megadata)，即庞大的数据，是指海量的、高增长的、多样化的信息资产，需要新的处理模式来具备更强的决策、洞察和流程优化能力。Da 数据的5V特征是:体量(质量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(价值密度)、真实性。

Da 数据 Times:第一次提出Da 数据的时代来自于世界知名的咨询公司麦肯锡。Da 数据在物理、生物、环境生态、军事、金融、通信等行业领域已经存在了一段时间，但是因为近几年的互联网，“Da 数据”的背景:2012年“Da 数据(bigdata)”这个词被越来越多的提及，人们用它来描述和定义信息中产生的海量数据1

数据正在迅速扩张，越来越大，这决定了企业未来的发展。虽然很多企业可能没有意识到数据爆炸式增长带来的隐患，但是随着时间的推移，人们会越来越意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》在2012年2月的一篇专栏文章中所说，“大数据”的时代已经到来。在商业、经济和其他领域，决策将基于数据和分析，而不是基于经验和直觉。

因为谷歌是数据的鼻祖。很多人提到Da 数据，必然会想到Google的“三驾马车”(又称Google三宝):GFS、MapReduce和BigTable。所谓“三篇论文”是“Da-1”的巅峰之作，它激发了“Da-1”技术开源时代的到来，成就了Hadoop辉煌的十年。尤其是近几年大数据技术的发展，无论是技术的迭代，还是生态系统的繁荣，

因为谷歌是数据的鼻祖。很多人提到Da 数据，必然会想到Google的“三驾马车”(又称Google三宝):GFS、MapReduce和BigTable。所谓“三篇论文”是“Big 数据”的巅峰之作，它激发了“Big 数据”技术开源时代的到来，成就了Hadoop辉煌的十年。尤其是近几年Da 数据 technology的发展，无论是技术的迭代，还是生态圈的繁荣，都远远超出了人们的想象。

Da 数据，英文名bigdata。因为交流已经成为一种习惯，所以我们不会过多考虑为什么要用bigdata来描述，但是现在我们会发现big 数据为什么不用large和massive vast呢？归根结底，我们可能需要从语法上来分析它们之间的区别。大描述的是大小。更多时候是一种比较行为上的伟大，是一种相对的感觉，而large和vast更多时候描述的是一种身体上的伟大。

数据这个词第一次在媒体上流行是在2007年左右。回溯到2005年，Google参加了一个美国官方举办的机器翻译大赛，最终因为海量相关性数据获得了一等奖。之后“大数据”的概念逐渐被业内人士传播开来。那么什么是大数据？大数据顾名思义，最明显的特点就是数据足够大。

品牌型号:华为MateBookD15系统:Windows11 数据来源有交易数据、人工数据、机器和传感器数据。交易数据包括POS机数据，刷卡数据，等，人为的数据，包括通过微信、博客、推文等产生的邮件、文档、图片和数据流。机器和传感器数据，如传感器、仪表和其他设施数据，Big 数据(bigdata)，即巨量数据，是指所涉及的信息无法被主流软件工具在合理的时间内捕捉、管理、处理和整理，以帮助企业做出更积极的商业决策。