大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，它通常具有“3V”特征：大量（volume）、多样性（variety）、速度（velocity）。大数据的概念最早由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在《大数据时代》一书中提出。
发展历程简述：
1. 20世纪60年代：随着计算机技术的发展，数据开始被收集和存储。然而，当时的数据处理能力有限，难以处理大规模数据。
2. 20世纪80年代：随着数据库管理系统的出现，人们开始能够处理结构化数据。但数据量仍然有限，不足以满足现代社会的需求。
3. 21世纪初：互联网的普及使得数据量急剧增加。同时，云计算、物联网等技术的发展为大数据提供了新的处理手段。
4. 2010年至今：大数据技术迅速发展，包括分布式计算、数据挖掘、机器学习等。大数据应用范围不断扩大，从商业、医疗、金融等领域扩展到政府、教育、交通等更多领域。
大数据技术的发展可以分为以下几个阶段：
1. 数据采集：通过传感器、网络等手段收集原始数据。
2. 数据存储：将采集到的数据存储在分布式存储系统中，如Hadoop、Spark等。
3. 数据处理：利用分布式计算框架对数据进行处理和分析。
4. 数据分析：通过数据挖掘、机器学习等方法提取有价值的信息。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式呈现给决策者。
6. 数据应用：将数据分析结果应用于实际业务中，提高决策效率和效果。
未来发展趋势：
1. 人工智能与大数据的结合将更加紧密，AI算法将更深入地应用于大数据分析中。
2. 数据安全与隐私保护将成为大数据发展的重要议题。
3. 跨行业融合将推动大数据在更多领域的应用。
4. 边缘计算的发展将有助于降低数据传输延迟，提高数据处理效率。
总之，大数据已经成为现代社会不可或缺的一部分，它的发展历程反映了信息技术的快速发展和社会需求的不断变化。未来，大数据将继续引领科技创新，为人类社会带来更多的机遇和挑战。
