大数据的起源可以追溯到20世纪50年代，当时计算机科学家开始关注数据存储和处理的问题。随着计算机技术的发展，大数据的概念逐渐形成并被广泛接受。大数据通常指的是无法通过传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的大规模数据集。这些数据通常具有以下特点：
1. 海量性：大数据的规模非常庞大，可能包括数百万、数十亿甚至更多的数据点。例如，社交媒体平台上每天产生的数据量可能达到数百TB。
2. 多样性：大数据通常包含多种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等。这些数据类型在数据采集、存储和处理过程中可能会相互影响。
3. 高速性：大数据通常以极快的速度生成和传输。例如，互联网上的实时流媒体数据、社交媒体上的推文和图片等。
4. 真实性：大数据的真实性是指数据的准确性和完整性。在实际应用中，数据的真实性对于数据分析和决策至关重要。
5. 价值性：大数据的价值在于通过对数据的分析和挖掘，发现潜在的规律、趋势和模式，从而为业务决策提供支持。例如，通过对用户行为数据的分析，企业可以了解客户需求，优化产品和服务。
6. 复杂性：大数据通常涉及多个领域的知识和技术，如机器学习、自然语言处理、图像识别等。这使得大数据的处理和分析变得更加复杂。
大数据的产生途径主要有以下几种：
1. 数据采集：通过传感器、网络设备、移动设备等手段收集各种类型的数据。例如，智能手机中的传感器可以收集用户的地理位置、运动状态等信息。
2. 数据存储：将采集到的数据存储在数据库、文件系统等存储介质中。例如，Google的Bigtable和Hadoop HDFS等分布式存储系统可以处理海量数据。
3. 数据传输：通过网络将数据从源端传输到数据中心或云端。例如，社交媒体平台将用户上传的图片和视频数据发送到云服务器进行处理和分析。
4. 数据分析：对存储在存储介质中的数据进行分析和挖掘。例如，通过机器学习算法对用户行为数据进行分析，预测用户的需求和偏好。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示给用户。例如，通过数据可视化工具（如Tableau、PowerBI等）将数据分析结果呈现给决策者。
总之，大数据的起源和发展与计算机技术的发展密切相关。随着计算机技术的不断进步，大数据的应用范围将越来越广泛，对社会和经济的影响也将越来越大。
