大数据技术的基础理论最早可以追溯到20世纪90年代，当时人们开始意识到数据量的增长远远超过了传统数据库的处理能力。随着互联网的普及和物联网的发展，数据的产生速度和规模都在迅速增加。在这样的背景下，大数据技术应运而生。
大数据技术的基础理论主要包括以下几个方面：
1. 数据存储与管理：大数据技术需要能够高效地存储和处理海量数据。这涉及到分布式文件系统、分布式数据库、分布式计算框架等技术。例如，Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它基于MapReduce模型，可以处理大规模数据集。
2. 数据处理与分析：大数据技术需要能够对海量数据进行快速、准确的处理和分析。这涉及到数据挖掘、机器学习、深度学习等技术。例如，Spark是一个基于内存计算的大数据处理引擎，它可以在几秒内完成传统数据库需要几分钟才能完成的数据处理任务。
3. 数据安全与隐私保护：大数据技术需要确保数据的安全性和隐私性。这涉及到数据加密、访问控制、审计日志等技术。例如，Kerberos是一种用于身份验证和授权的协议，它可以确保用户只能访问自己有权访问的数据。
4. 数据可视化与交互：大数据技术需要提供直观、易用的数据可视化工具，以便用户能够轻松地理解和分析数据。这涉及到数据可视化、数据仪表盘、数据门户等技术。例如，Tableau是一款流行的数据可视化工具，它可以帮助用户将复杂的数据转化为易于理解的图表和报告。
5. 数据治理与标准化：大数据技术需要建立一套完整的数据治理体系，以确保数据的质量和一致性。这涉及到数据质量管理、数据标准、数据生命周期管理等技术。例如，ISO/IEC 32630是国际标准化组织发布的一份关于数据质量的指南，它为组织提供了一套数据质量评估和管理的标准。
综上所述，大数据技术的基础理论涵盖了数据存储与管理、数据处理与分析、数据安全与隐私保护、数据可视化与交互以及数据治理与标准化等多个方面。这些理论和技术共同构成了大数据技术的基石，为大数据的发展和应用提供了有力的支持。
