18、工业4.0中的大数据分析：全面解析

工业4.0中的大数据分析：全面解析

1. 大数据的历史与发展

在当今信息时代，数据已然成为推动社会和经济发展的核心要素。正如 Alec Ross 所说：“土地是农业时代的原材料，铁是工业时代的原材料，而数据则是信息时代的原材料。”大数据在全球范围内呈现出爆炸式增长的态势，其来源广泛，涵盖了社交媒体、搜索引擎、数字图像、银行交易记录、传感器以及 GPS 信号等众多渠道。

大数据的起源存在多种观点。一种观点认为，20世纪中期，计算机科学家 John Mashey 在 Silicon Graphics Inc. 首次提及“大数据”这一概念，但当时并未有相关学术研究发表。1998 年和 2000 年分别有计算机科学和统计学/经济学领域的重要学术研究出现，2001 年 Douglas Laney 也对此做出了重要贡献。另一种观点则认为，1997 年 Michael Cox 和 David Ellsworth 在 IEEE 会议上发表的论文中，首次使用“大数据”来描述数据可视化及其给计算机系统带来的问题。

20 世纪 90 年代后期，信息技术的飞速发展催生了海量数据，但可用信息却相对匮乏。2001 - 2008 年是大数据发展的关键时期，2009 年初大数据分析迎来了突破阶段。此后，云计算与数据的结合成为大数据分析技术的新趋势，越来越多的公司开始采用“云端大数据”解决方案，如软件即服务（SaaS），这种方案具有成本效益高的优势。从 Google Trends 的数据可以看出，“大数据”这一术语在 2010 年后才广泛传播开来，有趣的是，Google Trends 本身也利用大数据来呈现人们对大数据的关注度随时间的变化。

大数据和数据分析的发展经历了三个阶段：
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