大数据的发展史可以划分为三个阶段：数据驱动的探索、数据驱动的决策和数据驱动的创新。
1. 数据驱动的探索阶段（20世纪60年代至90年代末）
这个阶段的主要特点是数据的收集和处理主要依赖于传统的数据处理技术，如数据库管理系统、统计分析等。这个阶段的数据主要是结构化数据，数据量相对较小，数据处理的主要目标是发现数据中的模式和规律。这个阶段的代表人物有克鲁斯卡尔（Kruskal）、克鲁斯卡尔-沃特金斯（Watkins）等人。
2. 数据驱动的决策阶段（2000年至今）
这个阶段的主要特点是数据的收集和处理主要依赖于互联网和移动互联网，数据类型也从结构化数据扩展到半结构化和非结构化数据。这个阶段的数据量急剧增加，数据处理的主要目标是通过数据分析来支持决策。这个阶段的代表人物有拉里·佩奇（Larry Page）、埃里森（Larry Ellison）等人。
3. 数据驱动的创新阶段（2015年至今）
这个阶段的主要特点是数据的收集和处理主要依赖于人工智能和机器学习等先进技术，数据类型也从结构化数据扩展到半结构化和非结构化数据。这个阶段的数据量进一步增加，数据处理的主要目标是通过数据分析来推动创新。这个阶段的代表人物有杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）、埃隆·马斯克（Elon Musk）等人。
总之，大数据的发展史可以分为三个阶段，每个阶段都有其独特的特点和代表人物。随着技术的发展，大数据的应用范围将越来越广泛，对人类社会的影响也将越来越大。
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