当代大数据技术的基础是谁提出

大数据技术的基础理论最早可以追溯到20世纪60年代，当时计算机科学家开始关注数据存储、处理和分析的问题。然而，直到21世纪初，随着互联网的普及和数据量的爆炸性增长，大数据技术才真正崭露头角。

在2005年，一个名为“3V”的概念被提出，用以描述大数据的三个主要特征：体积（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。这个概念为大数据技术的发展提供了理论基础。随后，人们逐渐认识到，除了“3V”，还有“4V”和“5V”等概念，分别描述了大数据的第四个和第五个特征：价值（Value）、真实性（Veracity）、一致性（Visibility）和及时性（Velocity）。这些概念共同构成了大数据技术的基础理论。

在大数据技术发展的早期阶段，人们主要关注数据的存储和管理问题。随着技术的不断进步，人们开始关注如何从海量数据中提取有价值的信息。这一阶段的关键技术包括分布式计算、数据挖掘、机器学习和自然语言处理等。这些技术使得我们从海量数据中提取出有用的信息，为后续的分析和应用奠定了基础。

进入21世纪后，随着云计算、物联网、移动互联网等新兴技术的发展，大数据技术得到了进一步的发展。云计算为大数据提供了强大的计算资源和存储能力，物联网则使得数据采集变得更加便捷和实时。移动互联网则为人们提供了随时随地获取和处理数据的能力。这些技术的发展极大地推动了大数据技术的应用和发展。

目前，大数据技术已经成为各行各业的重要工具。在金融领域，大数据分析可以帮助银行和企业更好地了解客户需求，提高风险管理能力；在医疗领域，大数据分析可以为医生提供更准确的诊断依据，提高医疗服务水平；在交通领域，大数据分析可以帮助城市规划者优化交通网络布局，提高交通效率；在农业领域，大数据分析可以为农民提供更好的种植建议，提高农作物产量。

总之，大数据技术的基础理论最早可以追溯到20世纪60年代，经过多年的发展和完善，已经成为当今社会不可或缺的重要工具。未来，随着技术的不断进步和创新，大数据技术将更加深入地融入各个领域，为人类社会的发展做出更大的贡献。