大数据技术的概念最早可以追溯到20世纪90年代，当时互联网的爆炸式增长导致了数据量的急剧增加。然而，直到21世纪初，随着计算机处理能力的提升和存储技术的改进，人们才开始真正关注大规模数据的收集、存储、处理和分析。
在2003年，一个名为“数据仓库之父”的人物提出了“数据仓库”的概念。他是一位来自美国的数据科学家，名叫W. Richard Stanley。Stanley博士是第一个提出将数据仓库作为企业决策支持系统（DSS）的先驱者。他认为，通过建立一个集中的数据仓库，企业可以更好地管理和分析大量数据，从而做出更明智的决策。
然而，Stanley博士并没有直接提出“大数据”这一概念。这个概念是在2008年被另一位著名的数据科学家，来自美国华盛顿大学的Doug Laney提出的。他在研究分布式计算时，发现了大量的数据需要被处理，而这些数据通常无法在单个计算机上进行处理。因此，他提出了“大数据”这一概念，并将其定义为“无法在合理时间内用传统数据库和数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集”。
大数据技术的发展离不开云计算、分布式计算、物联网、移动互联网等技术的发展。这些技术的发展为大数据的处理提供了强大的技术支持。例如，云计算技术使得大数据的处理不再受限于单个计算机的性能；分布式计算技术使得大数据的处理更加高效；物联网和移动互联网的发展使得数据的采集变得更加方便和实时。
总的来说，大数据技术是由多位科学家共同推动和发展的。其中，W. Richard Stanley被誉为“数据仓库之父”，而Doug Laney被誉为“大数据之父”。他们的工作为大数据技术的发展奠定了基础。
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