大数据技术是由什么首先提出的

大数据技术的概念最早由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在2008年提出。他们合著的《大数据时代》一书，详细阐述了大数据的概念、特点以及应用领域。大数据技术的发展与应用，已经成为当今社会经济发展的重要驱动力。

大数据技术的核心在于处理海量、高速度、多样化的数据。这些数据通常来自各种传感器、社交媒体、互联网交易等渠道，具有以下特点：

1. 海量性：数据量巨大，远远超过了传统数据库处理能力。例如，社交媒体每天产生的数据量可能达到数十亿条。

2. 高速度：数据产生的速度非常快，需要实时或近实时处理。例如，物联网设备每秒产生大量数据。

3. 多样性：数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。例如，文本、图片、视频等。

4. 真实性：数据质量参差不齐，可能存在错误、重复或缺失。例如，用户评论中可能存在虚假信息。

5. 价值密度低：数据的价值密度较低，需要通过分析挖掘才能发现潜在价值。例如，某个用户的行为模式可能不显著，但通过分析可以发现其购买倾向。

为了应对大数据的挑战，业界提出了一系列技术和方法，如分布式计算、云计算、机器学习、数据挖掘等。这些技术和方法共同构成了大数据技术体系。

大数据技术的应用范围非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

1. 商业智能：通过对海量数据的分析和挖掘，帮助企业了解市场趋势、客户需求等，从而制定更有效的商业策略。

2. 金融风控：通过对大数据的分析，金融机构可以更准确地评估信用风险、欺诈风险等，降低运营成本。

3. 医疗健康：通过对大数据的分析，医生可以更好地了解疾病发展趋势、患者病情等信息，提高诊疗水平。

4. 智慧城市：通过对城市基础设施、交通、环境等方面的大数据进行分析，实现城市管理的智能化、高效化。

5. 科学研究：通过对大数据的分析，科学家可以更快地找到问题的答案，推动科学进步。

总之，大数据技术是当今社会经济发展的重要驱动力。随着技术的不断发展和应用的不断深入，大数据将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多福祉。