資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：到年，這一數據將急劇上升至。為了了解當今大數據的背景，重要的是要了解每個階段如何對大數據的當代意義做出貢獻。數據庫管理和數據倉庫被視為大數據第階段的核心組件。
自1990年代初以來，一直使用“大數據”一詞。盡管尚不清楚最初使用該術語的人是誰，但大多數人都贊揚John R. Mashey（當時在Silicon Graphics工作）。
從本質上講，大數據不是全新的東西，也不只是過去二十年的東西。幾個世紀以來，人們一直在嘗試使用數據分析和分析技術來支持他們的決策過程。公元前300年左右的古埃及人已經嘗試捕獲亞歷山大圖書館中所有現有的“數據”。此外，羅馬帝國過去曾仔細分析其軍隊的統(tǒng)計數據，以確定其軍隊的最佳分配。
但是，在過去的二十年中，生成數據的數量和速度發(fā)生了變化-超出了人類的理解范圍。2013年，全球數據總量為4.4 ZB。到2020年，這一數據將急劇上升至44 ZB。從這個角度來看，44 ZB相當于44萬億千兆字節(jié)。即使采用當今最先進的技術，也無法分析所有這些數據。處理這些越來越大（和非結構化）數據集的需求是過去十年中傳統(tǒng)數據分析如何轉變?yōu)椤按髷祿薄?/p>
為了說明隨著時間的發(fā)展，大數據的發(fā)展大致可以分為三個主要階段。每個階段都有自己的特征和功能。為了了解當今大數據的背景，重要的是要了解每個階段如何對大數據的當代意義做出貢獻。
大數據階段1.0
數據分析，數據分析和大數據源于數據庫管理的長期領域。它在很大程度上依賴于關系數據庫管理系統(tǒng)（RDBMS）中存儲的數據中常見的存儲，提取和優(yōu)化技術。
數據庫管理和數據倉庫被視為大數據第1階段的核心組件。它使用諸如數據庫查詢，在線分析處理和標準報告工具之類的眾所周知的技術，為我們今天所知的現代數據分析奠定了基礎。
大數據階段2.0
自2000年代初以來，Internet和Web開始提供獨特的數據收集和數據分析機會。隨著網絡流量和在線商店的擴展，雅虎，亞馬遜和eBay等公司開始通過分析點擊率，特定于IP的位置數據和搜索日志來分析客戶行為。這為可能性開辟了一個全新的世界。
從數據分析，數據分析和大數據的角度來看，基于HTTP的Web流量導致半結構化和非結構化數據的大量增加。除了標準的結構化數據類型，組織現在還需要找到新方法和存儲解決方案來處理這些新數據類型，以便對其進行有效分析。社交媒體數據的到來和增長極大地加劇了對工具，技術和分析技術的需求，這些工具，技術和分析技術能夠從這種非結構化數據中提取出有意義的信息。
大數據階段3.0
盡管基于Web的非結構化內容仍然是許多組織在數據分析，數據分析和大數據中的主要重點，但是從移動設備中發(fā)現了檢索有價值的信息的當前可能性。
移動設備不僅可以分析行為數據（例如點擊和搜索查詢），而且還可以存儲和分析基于位置的數據（GPS數據）。隨著這些移動設備的進步，可以跟蹤運動，分析身體行為甚至健康相關數據（每天要執(zhí)行的步驟數）。這些數據為交通，城市設計和醫(yī)療保健提供了全新的機會。
同時，基于傳感器的基于Internet的設備的興起正以前所未有的速度增加了數據的生成。成千上萬的電視，恒溫器，可穿戴設備，甚至是冰箱，都被稱為“物聯網”（IoT），現在每天都在生成ZB數據。從這些新數據源中提取有意義和有價值的信息的競賽才剛剛開始。
下圖列出了大數據的三個階段的摘要：
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