大数据演进历程

大数据开发涉及利用多种技术和工具对海量数据进行采集、存储、处理、分析和可视化，以支持业务决策、产品优化及市场洞察。关键流程包括数据采集与存储（从传感器、日志文件、API等获取数据并选择合适存储系统）、数据清洗与预处理（质量检查、数据转换和整合）、数据建模与分析（应用统计分析和机器学习算法）。

随着时间的推移，大数据技术在背景、历程和发展趋势方面取得了显著进展。总结了大数据所需的编程语言、常见技术以及其在现代技术领域中的普遍应用。

随着时间的推移，自1970年起，直接存取存储设备作为一项新技术开始在数据存储和访问领域发挥重要作用。这种技术包括磁盘存储和数据仓库的发展，跨越了1960年代至1980年代，涵盖了复杂性、维护、开发、数据一致性等多个方面。从个人计算机到第四代程序设计语言，再到MIS/DDS技术的应用，这些都展示了单一数据库服务在数据处理和在线高性能事务处理中的重要性。

京东大数据架构演进：从0到1构建之路 从需求到设计，从 ETL 加工方案到最终的大数据平台搭建，京东大数据架构经历了从无到有的蜕变。

这份来自中国移动的PPT，深入浅出地探讨了大数据。PPT以阿里巴巴的去IOE历程为引，揭示了其背后的技术挑战和解决方案，并对Hadoop架构进行了精要介绍，为听众打开了通向大数据世界的大门。

数据库的历史可以追溯到半个世纪前。当时，数据管理主要依赖穿孔卡片，通过分类、比较和制表等方式进行处理，结果以打印或新卡片的形式输出。数据管理的核心是对这些卡片进行存储和操作。 20世纪60年代，随着计算机的普及，数据共享需求日益增长，传统文件系统已无法满足需求。为解决这一问题，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。

数据挖掘软件的演变 第一代： 独立应用，支持单一或有限算法。 局限于单个机器处理向量数据。 第二代： 与数据库和数据仓库集成，支持多种算法。 处理规模扩大，可挖掘无法一次性放入内存的数据。 依赖同质、局域的计算机集群。 部分系统支持对象、文本和连续媒体数据。 第三代： 与预测模型系统集成，支持更复杂的数据分析。 扩展至intranet/extranet网络计算环境。 支持半结构化数据和web数据。 第四代： 融合移动数据和各种计算设备的数据。 支持普遍存在的计算模型，适应更广泛的应用场景。

SQLite 是一款轻量级嵌入式数据库，自发布以来经历了多个版本的迭代更新，不断提升性能、增强功能，满足不断变化的数据管理需求。每个版本都包含 bug 修复和新特性，推动着 SQLite 向更强大、更可靠的方向发展。

电商大数据分析平台演进路线 本方案以电商大数据实践为背景，详细阐述大数据分析平台的演进路线、实现步骤与设计方案。 第一阶段：基础平台搭建 (2013年) 以基础平台搭建为主，配合初期业务开展。 应用建设从客户信息管理、风险管理和运营管理三方面开展。 搭建大数据处理平台和实时分析平台。 应用方面开展实时分析和数据产品封装。 开展客户信息管理、信用风险评级和业务统计分析三类应用建设。 开展贴源数据整合，初步建立企业级数据视图。 实现对管理分析类应用和实时分析类应用的支撑。 规划数据管控蓝图，初步实施数据质量和技术元数据管理。 第二阶段：深化分析体系 (2014年-2015年) 全面开展内部管理分析、实时分析和沙盘演练应用建设。 初步展开增值数据产品开发工作。 全面开展大数据分析平台建设，引入更多数据源。 丰富并完善平台数据区建设。 随着应用体系的搭建，完善数据质量和元数据建设。 开展数据标准化工作。 深化分析体系，形成深度智能化业务分析。 第三阶段：持续优化提升 (2015年以后) 性能持续优化、数据平台持续完善。 持续深化数据管控体系，形成金融集团企业级的数据管控体系。 总结 该方案涵盖了大数据分析平台从基础搭建、深化分析到持续优化的完整演进路线，为电商企业构建高效、智能的大数据分析体系提供了清晰的路径和指导。