大数据时代发展历程是什么？

一、大数据时代发展历程是什么？

大数据的发展历程

随着计算机和网络的发展，信息不断“爆炸”：

1970s: 超大规模数据库 (VLDB)【GB=10^9字节】

21世纪初：海量数据（massive data）【TB=10^12字节】

2008年：Big data 【PB=10^15字节】

现在实际的数据量已经达到：ZB=10^3EB=10^6PB=10^21字节

一个新单位：1YB=10^3ZB=10^24字节

2008年9月4日，《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑。2011年5月，美国著名咨询公司麦肯锡(McKinsey)发布《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》的报告，首次提出了“大数据”概念，认为数据已经成为经济社会发展的重要推动力。大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。

2013年3月29日，美国奥巴马政府宣布推出“大数据研究和发展计划”(Big Data Research and Development Initiative)，有人将其比之为克林顿政府当年提出的“信息高速公路”计划 。该计划涉及美国国家科学基金会、卫生研究院、能源部、国防部等6个联邦政府部门，投资超两亿美元，研发收集、组织和分析大数据的工具及技术。2012年7月日本推出“新ICT战略研究计划”，在新一轮IT振兴计划中日本政府把大数据发展作为国家层面战略提出。这是日本新启动的2011年大地震一度搁置的政府ICT战略研究。英国政府也宣称投资6亿英镑科学资金，并计划在未来两年内在大数据和节能计算研究投资1.89亿英镑。政府把大量的资金投入到计算基础设施，用以捕捉并分析通过开放式数据革命获得的数据流，带动企业投入更多的资金。

2012年3月，我国科技部发布的“十二五国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指南”把大数据研究列在首位。中国分别举办了第一届（2011年）和第二届（2012年）“大数据世界论坛”。IT时代周刊等举办了“大数据2012论坛”，中国计算机学会举办了“CNCC2012大数据论坛”。国家科技部，863计划信息技术领域2015年备选项目包括超级计算机、大数据、云计算、信息安全、第五代移动通信系统（5G）等。2015年8月31日，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》。

二、时代峰峻发展历程？

时代峰峻是北京时代峰峻文化艺术发展有限公司旗下的艺人品牌，成立于 2009 年。公司主要从事艺人培训、艺人经纪、个人艺术培训、企业形象文化策划等业务。公司旗下拥有 TFBOYS、TF 家族台风少年团、时代少年团等多个艺人团体。

公司的发展历程可以追溯到 2009 年，当时公司还只是一家小型的文化公司。但在 2011 年，公司开始招募练习生，着手打造 TF 家族品牌。之后的几年间，公司陆续推出了多个练习生团体，其中包括王俊凯、王源、易烊千玺在内的多位知名艺人。

2014 年，公司旗下艺人 TFBOYS 出道，迅速受到了广泛关注。TFBOYS 的成功为公司带来了巨大的商业效益，也让公司在艺人经纪领域的地位得到了进一步提升。

近年来，时代峰峻又推出了多个艺人团体，如台风少年团、时代少年团等。同时，公司也积极开展了多项文化活动，如演唱会、音乐会等。时代峰峻的发展历程见证了中国艺人经纪领域的发展和创新，也成为了中国娱乐产业的一员重要力量。

三、国内大数据发展历程

国内大数据发展历程

随着信息技术和互联网的不断发展，大数据已经成为当今社会的一项重要资源。国内大数据发展历程可以追溯到近二十年前，自2000年代初期开始觉醒，逐步发展至今日蓬勃发展的阶段。

2000年代初期 - 探索阶段

在2000年代初期，国内大数据行业正处于探索阶段。当时，互联网技术开始兴起，同时大量数据产生并被储存，人们开始意识到这些数据可能蕴含着巨大的商业和科研价值。一些早期的创业公司开始尝试利用这些数据进行分析和应用，探索大数据领域的潜力。

2010年代 - 发展腾飞

进入2010年代，国内大数据行业迎来了快速的发展腾飞期。随着移动互联网的普及和云计算技术的成熟，大数据处理和分析的能力得到了大幅提升。国内各个行业开始逐步应用大数据技术，如金融、医疗、零售等，大数据行业也呈现出多样化和专业化的发展趋势。

2020年至今 - 融合创新

进入2020年代，国内大数据行业进入了融合创新的新阶段。人工智能、物联网、区块链等新兴技术与大数据相互融合，推动着行业的不断发展。数据安全、隐私保护等问题也逐渐受到重视，政府和企业加强对大数据应用的监管和规范。

未来展望

展望未来，国内大数据行业仍将面临新的挑战和机遇。随着5G、边缘计算等新技术的不断发展，大数据的规模和应用场景将继续扩大。同时，数据治理、人才储备等问题也需要持续关注和解决。国内大数据行业有望在未来实现更加稳健和可持续的发展。

总的来说，国内大数据发展历程可谓是起步艰难，发展迅猛，持续创新的过程。随着科技的不断进步和社会需求的不断变化，大数据行业将继续迎来新的发展机遇，为中国数字经济的发展注入强劲动力。

四、大数据的发展历程？

大数据发展历程可以追溯到20世纪90年代，但真正的突破性进展是在21世纪初。以下是大数据发展历程的几个关键阶段：

萌芽期（20世纪90年代到21世纪初）：在这个阶段，数据库技术逐渐成熟，数据挖掘理论也开始形成。随着数据量的不断增加，人们开始意识到数据的重要性，并开始尝试利用数据挖掘技术来分析和利用数据。

突破期（2003年-2006年）：在这个阶段，社交网络的流行导致大量非结构化数据的出现，传统数据处理方法难以应对。为了解决这个问题，人们开始重新思考数据处理系统和数据库架构，大数据的概念逐渐形成。

成长期（2006年-2009年）：在这个阶段，大数据开始形成并行计算和分布式系统，为大数据的成熟发展奠定了基础。同时，一些商业智能工具和知识管理技术也开始被应用，大数据的应用范围不断扩大。

成熟期（2010年至今）：在这个阶段，随着智能手机和物联网的普及，数据碎片化、分布式、流媒体特征更加明显，移动数据急剧增长。大数据的概念开始风靡全球，各种大数据技术和应用不断涌现，大数据已经成为信息化社会的重要基础设施。

总的来说，大数据的发展历程是一个不断演进的过程，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，大数据将会在未来发挥更加重要的作用。

五、时代周刊的发展历程？

《时代周刊》（Time）又称《时代》，创立于1923年，是半个世纪多以前最先出现的新闻周刊之一，特为新的日益增长的国际读者群开设一个了解全球新闻的窗口

六、大模型发展历程？

大模型的发展可以追溯到20世纪80年代。当时的神经网络模型只有几层，训练数据也很少。直到20世纪90年代，随着计算机技术的不断发展，神经网络模型的深度和训练数据的规模也逐渐增加。

2006年，Hinton等人提出了深度置信网络（Deep Belief Networks），这是一种多层神经网络模型，可以通过无监督学习进行预训练。这一突破为大模型的发展奠定了基础。

随后，2012年，Hinton等人在ImageNet图像分类竞赛中使用了深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，简称CNN）取得了巨大成功。这一成果引发了对深度学习的广泛兴趣和研究热潮。

随着深度学习模型的发展，大模型的训练数据和算力需求也越来越大。为了应对这一挑战，2012年，Google公司推出了Google Brain项目，该项目旨在研究和开发大规模神经网络模型。Google Brain团队在2014年提出了Inception模型，该模型在ImageNet竞赛中取得了优异的成绩。

2014年，Google发布了用于分布式训练的深度学习框架TensorFlow，为大模型的训练提供了强大的工具支持。此后，各种大型深度学习模型相继涌现，如ResNet、BERT、GPT等，这些模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

随着硬件技术的不断进步，如GPU和TPU的发展，以及云计算的普及，大模型的训练和部署变得更加可行和高效。目前，大模型已经成为深度学习领域的重要研究方向，并在各个领域展现出巨大的潜力和应用前景。

七、ieee数据库发展历程？

IEEE的前身AIEE（美国电气工程师协会）和IRE（无线电工程师协会）成立于1884年。

IEEE的兴趣主要是有线通讯(电报和电话)，照明和电力系统。IRE关心的多是无线电工程,它由2个更小的组织组成, 无线和电报工程师协会和无线电协会。

随着1930年代电子学的兴起, 电气工程大抵上也成了IRE的成员,但是电子管技术的应用变得如此广泛以至于IRE和AIEE领域边界变得越来越模糊。

二战以后，两个组织竞争日益加剧1961年两个组织的领导人果断决定将二者合并，终于1963年1月1日合并成立IEEE。

IEEE/IEE Electronic Library（IEL）数据库提供1988年以来、美国电气电子工程师学会（IEEE）和英国电气工程师学会（IEE）出版的207种期刊、6279种会议录、1496种标准的全文信息，包括947，413篇文章（截止到2003年6月25日）、2，350，000 页PDF文件和500，000位作者。用户通过检索可以浏览、下载或打印与原出版物版面完全相同的文字、图表、图像和照片的全文信息。

八、亚马逊大数据的发展历程？

“大数据”出现阶段(1980-2008年)

“大数据”热门阶段(2009-2011年)

“大数据”时代特征阶段(2012-2016年)

“数据就是力量”，这是亚马逊的成功格言。EKN研究的最新报告显示，80%的电子商务巨头都认为亚马逊的数据分析成熟度远远超过同行。亚马逊利用其20亿用户账户的大数据，通过预测分析140万台服务器上的10个亿GB的数据来促进销量的增长。亚马逊追踪你在电商网站和APP上的一切行为，尽可能多地收集信息。你可以看一下亚马逊的“账户”部分，就能发现其强大的账户管理，这也是为收集用户数据服务的。主页上有不同的部分，例如“愿望清单”、“为你推荐”、“浏览历史”、“与你浏览过的相关商品”、“购买此商品的用户也买了”，亚马逊保持对用户行为的追踪，为用户提供卓越的个性化购物体验。

九、美国大数据发展历程？

1、大数据的发展历程

2008年被《自然》杂志专刊提出了BigData概念

萌芽阶段：

20世纪90年代到21世纪的样子，数据库技术成熟，数据挖掘理论成熟，也称数据挖掘阶段。

突破阶段：

2003——2006年，非结构化的数据大量出现，传统的数据库处理难以应对，也称非结构化数据阶段。

成熟阶段：

2006——2009年，谷歌公开发表两篇论文《谷歌文件系统》和《基于集群的简单数据处理:MapReduce》，其核心的技术包括分布式文件系统GFS，分布式计算系统框架MapReduce，分布式锁Chubby，及分布式数据库BigTable，这期间大数据研究的焦点是性能，云计算，大规模的数据集并行运算算法，以及开源分布式架构（Hadoop)

应用阶段：

2009年至今，大数据基础技术成熟之后，学术界及及企业界纷纷开始转向应用研究，2013年大数据技术开始向商业、科技、医疗、政府、教育、经济、交通、物流及社会的各个领域渗透，因此2013年也被称为大数据元年。

十、国内外快递发展历程？

国内的快递确实发展很快，从一开始帮助邮递一些文件和一些其他的东西，到后来网上电商发展起来就变成了现在这个样子。而国外很多还没有国内这样发达。