大数据发展史的三个阶段是指大数据发展的三个不同阶段，分别是数据仓库时代、互联网+时代和人工智能时代。
1. 数据仓库时代：这个阶段是从20世纪90年代开始的，当时企业开始意识到数据的价值，并开始收集和存储大量的数据。这个阶段的特点是数据量大、数据类型多样、数据来源分散。为了应对这些挑战，企业开始使用数据仓库技术来存储和管理数据，以便进行数据分析和决策支持。这个阶段的主要代表是SAS公司的数据仓库产品。
2. 互联网+时代：这个阶段是从21世纪初开始的，随着互联网的普及和发展，数据的来源和传播方式发生了巨大的变化。企业和组织开始利用互联网收集和传输大量数据，这些数据包括用户行为数据、交易数据等。这个阶段的特点是数据量巨大、数据类型多样、数据来源广泛。为了应对这些挑战，企业开始使用分布式计算和云计算技术来处理和分析这些海量数据。这个阶段的主要代表是Hadoop和Spark等大数据处理框架。
3. 人工智能时代：这个阶段是从21世纪初开始的，随着人工智能技术的发展，大数据的处理和应用进入了一个新的阶段。这个阶段的特点是数据量巨大、数据类型多样、数据来源广泛，而且数据的产生速度越来越快。为了应对这些挑战，企业开始利用人工智能技术对大数据进行处理和分析，以便发现数据中的价值和规律。这个阶段的主要代表是机器学习和深度学习等人工智能技术。
总之，大数据发展史的三个阶段反映了大数据从产生到应用的演变过程。每个阶段都有其特点和代表技术，随着技术的不断发展，大数据的应用范围将越来越广泛，为各行各业带来更大的价值。
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