一、大数据技术基础由谁提出？
“大数据”的名称最早来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》。
尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司倡议发展起来的。大约从2009年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。事实上，大数据产业是指建立在对互联网、物联网、云计算等渠道广泛、大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业，大数据企业大多致力于让所有用户几乎能够从任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力。
最早应用“大数据”的是麦肯锡公司（McKinsey）。2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
“大数据”的特点由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在《“大数据”时代》中提出：“大数据”的4V特点：Volume（数据量大）、Velocity（输入和处理速度快）、Variety（数据多样性）、Value（价值密度低）。
二、大数据技术应用基础？
是大数据技术应用基础主要涉及以下几个方面：
1. 数据采集：是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互联网各个角落的数据。数据采集需要用到各种数据抓取工具、数据抽取工具等。
2. 数据存储：大数据的存储和管理需要使用大规模的分布式存储系统，如Hadoop的HDFS等。这些分布式存储系统可以有效地管理大量的数据，并提供数据存储、备份、容错等功能。
3. 数据处理：大数据的处理主要包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作。这些操作可以使用各种数据处理工具，如MapReduce、Spark等。
4. 数据分析和挖掘：大数据的分析和挖掘主要使用各种数据分析算法和工具，如机器学习、数据挖掘等。通过对数据的分析，可以发现数据中的规律、趋势和模式，从而为决策提供支持。
5. 数据可视化：将大数据的分析结果以图形、图表等形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。数据可视化需要使用各种可视化工具和技术，如Tableau、PowerBI等。
总的来说，大数据技术应用基础是一个涉及多个领域的综合性技术体系，需要结合实际应用场景进行深入研究和探索。
三、数据科学三大基础？
数据科学的三大基础包括数学、统计学和编程。数学提供了数据科学所需的数值计算和建模技能，包括线性代数、微积分和概率论等。
统计学帮助我们理解数据的分布和变化，以及如何从数据中提取有意义的信息。
编程是数据科学的实践工具，通过编写代码来处理和分析大量数据，使用工具如Python、R和SQL等。这三个基础相互支持，共同构建了数据科学的核心能力。
四、江苏大数据技术基础学什么？
江苏大数据技术基础学习内容包括数据挖掘、数据分析、数据可视化、机器学习、大数据存储与处理等方面的知识。
学生需要掌握数据处理与清洗、数据建模与预测、数据可视化与呈现等技能。此外，还需要学习相关的编程语言和工具，如Python、R、Hadoop、Spark等，以及数据库管理和数据安全等知识。
同时，学生还需要了解大数据的应用领域，如金融、医疗、物流等，以及相关的法律和伦理问题。综上所述，江苏大数据技术基础学习内容涵盖了数据处理、分析、应用和管理等多个方面的知识和技能。
五、6大基础数据库？
1.Oracle数据库
是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的 适应高吞吐量的数据库解决方案。
2、MySQL数据库
MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。MySQL数据库也是可以跨平台使用的（如linux和Windows），通常被中小企业所青睐。
3、SQL server数据库 （Windows上最好的数据库）
SQL Server是一个可扩展的、高性能的、为分布式客户机/服务器计算所设计的数据库管理系统，实现了与WindowsNT的有机结合，提供了基于事务的企业级信息管理系统方案。
4、PostgreSQL（功能最强大的开源数据库）
PostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS），POSTGRES的许多领先概念只是在比较迟的时候才出现在商业网站数据库中。PostgreSQL支持大部分的SQL标准并且提供了很多其他现代特性，如复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、多版本并发控制等。
5、MongoDB（最好的文档型数据库）
MongoDB是可以配置各种规模的企业，各个行业以及各类应用程序的开源数据库。
6、 Redis（最好的缓存数据库）
Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。
六、大数据技术是谁首先提出的？
大数据开源平台hadoop的作者，doug cutting ，他是借鉴了当时google的三篇公开论文（GFS/mapreduce/bigtable），然后他自己开发了一套java的大数据处理系统hadoop（hdfs，mapreduce），hbase
七、大数据提出时间
大数据提出时间可以追溯到20世纪中叶，随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据作为一个新兴的概念逐渐进入人们的视野。在当今信息爆炸的时代，大数据分析已经成为企业决策、科学研究等领域中不可或缺的工具。
大数据的定义
关于大数据的定义，学者们有着不同的看法。简单来说，大数据是指规模巨大、类型多样的数据集合，这些数据难以通过传统的数据处理工具进行处理和分析。大数据往往具有“3V”特征，即数据量大（Volume）、处理速度快（Velocity）和数据类型多样（Variety）。
大数据的应用
大数据的应用领域涵盖了各个行业，例如金融、医疗、零售、交通等。在金融领域，大数据分析可以帮助银行识别风险、预测市场走势；在医疗领域，大数据可用于个性化治疗、疾病预测等方面；在零售业，大数据分析可以帮助企业了解消费者需求、优化营销策略。
另外，大数据在政府、教育、科研等领域也有着广泛的应用。政府可以通过大数据分析改善城市管理、提高治理效率；教育机构可以利用大数据更好地了解学生需求、优化教学方案；科研人员可以借助大数据加快科学研究的进程。
大数据分析技术
要充分利用大数据带来的巨大价值，需要运用各种大数据分析技术。其中，人工智能、机器学习、数据挖掘等技术发挥着至关重要的作用。
人工智能技术可以帮助系统从海量数据中学习、自动调整，从而实现智能决策；机器学习技术则能让系统根据数据不断优化算法，提高预测准确度；数据挖掘技术则致力于从数据中挖掘出有价值的信息和模式。
大数据面临的挑战
尽管大数据带来了许多机遇，但也面临着一些挑战。首先是数据隐私和安全问题，随着个人信息泄露事件的频发，如何保护数据的安全和隐私成为了一大难题。
另外，数据质量问题也是大数据分析面临的挑战之一。数据可能存在错误、遗漏等问题，这会对分析结果造成影响。如何确保数据质量，提高分析的准确性，是大数据领域亟需解决的问题。
此外，数据治理、数据标准化、人才短缺等问题也是大数据发展中需要重点关注的方面。
结语
总的来说，随着大数据的不断发展和应用，它已经成为推动数字经济、促进社会进步的重要力量。同时，我们也需要意识到大数据所带来的挑战，不断完善相关政策、技术、管理等方面，推动大数据行业健康有序发展。
希望本文对您理解大数据提出时间及其意义有所帮助，欢迎关注更多关于大数据技术应用的相关信息。
八、提出大数据公司
提出大数据公司：拥抱技术浪潮，开启商业新纪元
大数据时代的到来，给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。在这个数据爆炸的时代，企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，就必须善于利用大数据来开拓新的商业前景。
作为一家提出大数据公司，我们致力于帮助企业实现数据驱动的变革，并引领商业的新纪元。我们深知，大数据不仅仅是庞大的数据量，更是一种洞察商机和优化决策的能力。
我们的团队由数据科学家、分析师和工程师组成，拥有丰富的经验和专业知识。通过深入挖掘数据的内在价值，我们能够帮助企业发现隐藏在数据背后的潜在商机，并提供全面的解决方案。
大数据的价值和应用
大数据的价值不仅仅体现在数据的量上，更在于如何将这些数据转化为商业机会。通过对大数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解市场需求、用户行为和趋势，从而更准确地预测未来的发展趋势。
提出大数据公司专注于以下几个方面的应用：
- 市场分析：通过对大数据的分析，我们可以全面了解市场的竞争态势、用户需求和产品定位，帮助企业制定更准确的市场策略。
- 用户个性化推荐：通过对用户的行为数据和偏好进行深入分析，我们可以为企业提供个性化推荐解决方案，提升客户满意度和忠诚度。
- 供应链优化：通过对供应链数据的分析，我们可以帮助企业发现供应链中的瓶颈和风险，并提供优化方案，提高供应链的效率和灵活性。
- 风险管理：通过对数据的监控和分析，我们可以及时发现和应对潜在的风险，保护企业的利益。
为什么选择我们
作为一家提出大数据公司，我们有以下几个优势：
- 专业团队：我们的团队由经验丰富的数据科学家和分析师组成，能够提供全面的数据分析和挖掘方案。
- 技术领先：我们与大数据技术厂商合作，掌握最新的大数据分析技术和工具，能够为客户提供技术领先的解决方案。
- 个性化服务：我们深入了解每个客户的需求和目标，为其量身定制数据分析和挖掘方案，以实现最大化的商业价值。
- 保密性和安全性：我们严格遵守数据保密和安全规定，并采取多种措施保护客户的数据安全。
成功案例
以下是我们为客户取得的一些成功案例：
- 电子商务公司A：通过对用户数据的深入分析，我们帮助公司A优化了产品推荐系统，提升了用户转化率，增加了销售额。
- 金融机构B：通过对市场数据和风险数据的分析，我们帮助金融机构B发现了潜在的风险，及时采取了措施，保护了客户的资金安全。
- 制造业公司C：通过对供应链数据的分析，我们帮助制造业公司C优化了供应链流程，减少了成本，提高了产品的及时性。
结论
提出大数据公司将继续致力于为企业提供高质量的数据分析和挖掘服务，帮助企业抓住大数据时代的机遇，实现商业的新纪元。我们相信，通过合理应用大数据，企业将能够更加精准地洞察市场和用户需求，做出更明智的商业决策，赢得持续发展的竞争优势。
如果您有任何关于大数据的需求和问题，欢迎随时与我们联系，我们将竭诚为您服务。
九、大数据基础知识大汇总？
大数据的基础知识，应当包括以下几方面。
一是大数据的概念。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力的海量，高增长率和多样化的信息资产。
二是大数据主要解决的问题。解决的主要问题有海量数据的存储，分析计算，统一资源管理调度。
三是大数据的特点。
特点主要有，数据量越来越大，数据量增长越来越快，数据的结构多种多样，价值密度的高低与数据总量大小成正比。
四是大数据应用场景。
包括物流，仓储，零售，旅游，推荐，保险，金融，房地产，人工智能。以及大数据部门组织结构等等。
十、大数据的基础技术
大数据的基础技术是当前信息时代的重要支撑，为各行业的发展提供了强大的数据驱动能力。大数据技术是通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，使企业能够更好地理解用户需求、优化运营管理、提高决策效果。
数据采集与存储
在大数据技术中，数据采集是第一步，主要是通过各种传感器、设备和系统收集数据。常见的数据采集方式包括传感器监测、网站抓取、日志记录等。通过采集到的数据，我们可以了解用户的行为、偏好、消费习惯等信息。
数据采集之后，就需要进行存储。大数据技术采用的存储方式多样化，目的是为了应对数据量大、数据种类繁多的特点。常见的存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
数据处理与分析
数据处理是大数据技术的核心环节，主要包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘和机器学习等。数据清洗是指去除数据中的异常值、重复值和缺失值，以保证数据的准确性和完整性。数据预处理是对数据进行格式转换和特征提取，为后续的分析和挖掘做准备。
数据挖掘是通过运用各种算法和模型，探索数据中隐藏的规律和关联性。常见的数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。机器学习则是更加智能化的数据处理方式，通过训练算法和模型，使机器能够学习和识别数据，从而自动做出预测和决策。
大数据技术的应用
大数据技术在各个行业都有广泛的应用。在电商领域，大数据技术可以通过分析用户的购买行为和偏好，为用户提供个性化的推荐服务，提高用户的购物体验和满意度。在金融领域，大数据技术可以通过对金融市场和交易数据的分析，帮助了解市场趋势和风险，提供更准确的金融决策。在医疗健康领域，大数据技术可以通过分析患者的医疗记录和基因数据，提供个性化的诊断和治疗方案。
大数据技术也可以应用于城市管理、交通运输、制造业等领域，帮助提高城市的智能化管理水平，优化交通运输规划，提高生产效率和产能。
大数据技术面临的挑战
尽管大数据技术带来了许多机遇和便利，但也面临一些挑战。首先是数据隐私和安全问题。大数据技术需要处理大量的用户数据，涉及到用户的隐私和个人信息。如何保障数据的安全性和隐私性是一个重要的问题。
其次是数据质量问题。由于数据采集的方式多样，数据的质量往往参差不齐。数据质量差会影响数据的分析和挖掘结果，进而影响决策结果的准确性。
此外，大数据技术的成本也是一个挑战。大数据技术需要庞大的计算和存储资源，企业需要投入大量的资金进行技术建设和人才培养。
大数据技术的发展趋势
随着技术的不断进步，大数据技术也在不断发展和演进。未来的大数据技术将更加智能化和自动化。人工智能技术的应用将进一步推动大数据技术的发展，使其能够更好地应对数据量的增长和复杂性的提高。
另外，边缘计算和物联网的发展也将给大数据技术带来新的机遇。边缘计算可以减少数据传输和处理的延迟，提高数据处理的效率。物联网的发展使得更多的设备和传感器能够产生数据，为大数据技术的应用提供更多的数据来源。
总结
大数据技术作为当前信息时代的重要支撑，正在为各行业的发展带来变革和机遇。数据采集与存储、数据处理与分析是大数据技术的基础环节。大数据技术的应用涵盖各个行业，帮助企业优化运营、提高决策效果。然而，大数据技术也面临着隐私安全、数据质量和成本等挑战。未来的大数据技术将更加智能化和自动化，在人工智能、边缘计算和物联网的推动下迎接更多机遇。
