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大数据飞速发展的大背景下,各行各业都开始融入大数据的趋势之中,越来越多的岗位要求数据相关的能力,尤其是数据分析能力,成为更多行业岗位所需要的基本技能之一。今天的大数据业余培训班分享,我们就从入门的角度,来分享一下大数据发展历史。
大数据从首次提出概念,到今天,可以说已经有了近30年的历史了,但是真正落地发展,也就在最近的这几年当中,进入了一个爆发期,国内国外,大大小小的企业,都在被大数据影响着,也都主动被动地被卷入大数据浪潮当中。
大数据发展历史,可以大致分为以下几个阶段——
启蒙阶段:数据仓库的出现
20世纪90年代,商业智能(也就是我们熟悉的BI系统)诞生,它将企业已有的业务数据转化成为知识,帮助老板们进行经营决策。比如零售场景中:需要分析商品的销售数据和库存信息,以便制定合理的采购计划。
显然,商业智能离不开数据分析,它需要聚合多个业务系统的数据(比如交易系统、仓储系统),再进行大数据量的范围查询。而传统数据库都是面向单一业务的增删改查,无法满足此需求,这样就促使了数据仓库概念的出现。
传统的数据仓库,第一次明确了数据分析的应用场景,并采用单独的解决方案去实现,不依赖业务数据库。
技术变革:Hadoop诞生
2000年左右,PC互联网时代来临,同时带来了海量信息,很典型的两个特征
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