大数据是谁先提出来的（大数据是谁先提出来的那个公司）

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本文目录:

• 1、当前大数据技术的基础是由什么首先提出的

• 2、大数据技术基础由谷歌什么时间首先提出？

• 3、大数据时代是什么意思？大数据是在什么背景下提出的？

• 4、什么时间,部分计算机专家首次提出大数据概念

一、当前大数据技术的基础是由什么首先提出的

当前大数据技术的基础是由谷歌首先提出的。

谷歌公司（Google Inc.）成立于1998年9月4日，由拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同创建，被公认为全球最大的搜索引擎公司。

谷歌是一家位于美国的跨国科技企业，业务包括互联网搜索、云计算、广告技术等，同时开发并提供大量基于互联网的产品与服务，其主要利润来自于AdWords等广告服务。

2018年1月，腾讯和谷歌宣布双方签署一份覆盖多项产品和技术的专利交叉授权许可协议。2018年5月29日，《2018年BrandZ全球最具价值品牌100强》发布，谷歌公司名列第一位。12月18日，世界品牌实验室编制的《2018世界品牌500强》揭晓，Google排名第2位。

2019年度全球最具价值100大品牌榜第二位。2019年12月11日，谷歌入选世界品牌500强。2022年度第十九届《世界品牌500强》排名第三位。

2022年7月26日消息，谷歌、微软和另外11家跨国公司已经采取行动，按照日本法律要求在日本注册其全球总部。8月消息，帝奥微在互动平台表示，公司已与WPI集团、文晔集团等行业内资深电子元器件经销商建立了稳定的合作关系，已经与众多知名终端客户建立合作，如OPPO、小米、Vivo、高通、谷歌、三星、大华、海康威视、通力等。

12月5日，传音控股与谷歌宣布建立全球战略合作伙伴关系，在Android操作系统、在线广告及谷歌云服务等关键领域开展深层次合作。

二、大数据技术基础由谷歌什么时间首先提出？

现在公认的大数据基础是谷歌的三驾马车

DFS分布式文件系统

mapreduce，分布式计算框架

bigtable，分布式数据库

分别是2003年，2005年，2006年公开发表的

三、大数据时代是什么意思？大数据是在什么背景下提出的？

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据产生背景：

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。

扩展资料

大数据时代的特征

1、数据量大（Volume）

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

2、类型繁多（Variety）

第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

3、价值密度低（Value）

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

参考资料来源：百度百科-大数据时代

四、什么时间,部分计算机专家首次提出大数据概念

大数据 （巨量数据集合（IT行业术语）） 编辑

大数据（big data），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。[1]

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[3]

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