大数据的发展历程大致包括以下几个方面的内容和方法：
1. 数据收集与存储：在大数据时代，数据的产生速度和规模都远远超过了传统数据库的处理能力。因此，如何有效地收集、存储和处理海量数据成为了一个关键问题。为了应对这一挑战，人们开始采用分布式存储系统、云计算平台等技术手段来提高数据的存储和处理效率。
2. 数据处理与分析：随着数据量的不断增加，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一大难题。为此，人们开始采用各种数据处理技术和算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，对数据进行清洗、转换、整合和分析，以便从中挖掘出有价值的信息和知识。
3. 数据可视化与呈现：为了更好地展示和理解大数据，人们开始采用各种数据可视化工具和技术，如数据可视化图表、数据可视化仪表板等，将复杂的数据关系和趋势以直观的方式呈现出来，帮助人们更好地理解和利用大数据。
4. 数据安全与隐私保护：随着大数据的应用越来越广泛，数据安全问题也日益突出。为了保护个人隐私和企业机密，人们开始采用各种数据安全技术和策略，如加密技术、访问控制、审计追踪等，确保数据的安全和隐私得到保障。
5. 数据治理与标准化：为了确保大数据的质量和可靠性，人们开始重视数据治理和标准化工作。这包括制定数据质量标准、规范数据格式、建立数据共享机制等，以确保数据的一致性和互操作性。
6. 人工智能与大数据的结合：随着人工智能技术的发展，大数据与人工智能之间的结合变得越来越紧密。人们开始利用人工智能技术对大数据进行处理和分析，从而获得更深层次的洞察和价值。例如，通过自然语言处理技术对文本数据进行分析，通过图像识别技术对图像数据进行处理等。
7. 大数据应用与创新：大数据的发展不仅仅局限于技术层面，还涉及到各行各业的创新和发展。例如，在金融领域，大数据可以帮助金融机构更好地评估风险、优化投资组合；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发等；在交通领域，大数据可以用于智能交通管理、自动驾驶等。
总之，大数据的发展历程涵盖了数据收集与存储、数据处理与分析、数据可视化与呈现、数据安全与隐私保护、数据治理与标准化以及大数据应用与创新等多个方面。随着技术的不断发展和应用领域的不断拓展，大数据将继续发挥其巨大的潜力和价值。
