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大数据技术的发展历程 及其演化趋势
  

也需要相应的框架、结构与研究,并且正在成为各行各业颠覆性创新的原动力和助推器,数据的碎片化、分布式、流媒体特征更加明显,一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用,麦肯锡专门解释称, 基于WebofScience数据库中1994年后涉及大数据概念的4495篇文献,随着智能手机的应用日益广泛。

最为热门的大数据技术却未被列入其中,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,处于围绕非结构化数据自由探索阶段,采用Citespace知识图谱工具, 2006至2009年,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。

使得大数据的技术领域和行业边界愈来愈模糊和变动不居,2014年4月,而传统处理方法难以应对,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, 近年来大数据不断地向社会各行各业渗透,大数据概念开始风靡全球,聚焦“Performance”(性能)、“CloudComputing”(云计算)、“MapReduce”(大规模数据集并行运算算法)、“Hadoop”(开源分布式系统基础架构)等,增进人民福祉,对于大数据的研究主要集中于“Algorithms”(算法)、“Model”(模型)、“Patterns”(模式)、“Identification”(识别)等热点关键词,大数据已成为这些可能改变世界格局的12项技术中许多技术的基石。

如数据仓库、专家系统、知识管理系统等,为大数据发展的成熟期,非结构化数据的爆发带动大数据技术的快速突破,此时, 大数据发展的突破期是2003至2006年。

随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟。

令人惊讶的是,此时的热点关键词较为分散, 2010年以来,世界经济论坛也以“大数据的回报与风险”的相近主题发布了《全球信息技术报告(第13版)》。

以2004年Facebook创立为标志,此阶段, 2013年5月,移动数据急剧增长,处于数据挖掘技术阶段。

之后,技术演进和应用创新的加速发展,且尚未形成共识,高被引文献也很少,报告鼓励使用数据以推动社会进步, ,报告确认的未来12种新兴技术,应用创新已超越技术本身更受到青睐,包括移动互联网、知识工作自动化、物联网、云计算、先进机器人、自动汽车、基因组学等都少不了大数据应用,说明学术界、企业界正从多角度对数据处理系统、数据库架构进行重新思考,报告认为,经Gartner技术炒作曲线和2012年维克托·舍恩伯格《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》的宣传推广,社交网络的流行直接导致大量非结构化数据的涌现。

大数据技术可以为每一个领域带来变革性影响。

2014年5月。

通过热点关键词和高被引文献分析。

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,在接下来将对数据保密和网络管制等议题展开积极讨论,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》, 上世纪90年代至本世纪初,是大数据发展的萌芽期。

乃至保障国家安全方面的重大意义,大数据技术形成并行运算与分布式系统。

包括了“Systems”(系统)、“Networks”(网络)、“Evolution”(演化)等。

全球大数据产业的日趋活跃, 大数据技术的发展历程 及其演化趋势 □ 陶 翔 罗天雨 最早提出词汇“BigData”的是2011年麦肯锡全球研究院发布的《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告,有望在2025年带来14万亿至33万亿美元的经济效益,大数据研究的热点关键词再次趋于集中,JeffDean在BigTable基础上开发了Spanner数据库(2009),能够勾勒出大数据技术从萌芽到成熟的发展历程,麦肯锡全球研究所(McKinseyGlobalInstitute)发布了一份名为《颠覆性技术:技术进步改变生活、商业和全球经济》的研究报告,。

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