大数据的发展史可以分为三个阶段：
1. 数据收集阶段（1950年代-1970年代）
在这个阶段，数据主要来源于传统的统计和调查方法。人们开始意识到数据的潜力，但数据的规模和复杂性仍然有限。这个阶段的数据主要是结构化的，如表格和报告。
2. 数据存储阶段（1980年代-1990年代）
随着计算机技术的发展，数据存储和处理能力得到了显著提高。人们开始使用数据库管理系统来存储和管理数据。这个阶段的数据规模和复杂性有了很大提高，但数据仍然是结构化的。
3. 数据挖掘阶段（2000年代至今）
随着互联网的普及和大数据技术的不断发展，数据的规模和复杂性达到了前所未有的水平。人们开始利用机器学习、人工智能等技术从海量数据中提取有价值的信息。这个阶段的数据不再是结构化的，而是半结构化和非结构化的。
这三个阶段反映了大数据发展的历史轨迹，每个阶段都有其独特的特点和挑战。随着大数据技术的不断发展，我们将继续进入新的发展阶段，探索更多的可能性。
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