大数据技术在早期被称为"大规模数据收集和处理"。随着技术的发展，这个术语逐渐演变成了"大数据分析"或"大数据工程"。
在20世纪90年代，随着互联网的普及和商业数据的爆炸性增长，人们开始意识到传统的数据处理方法已经无法满足日益增长的数据需求。因此，出现了一种新的数据处理方式，即"大数据分析"。这种分析方法主要关注于从海量、高速、多样的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和业务优化。
大数据分析的主要特点包括：
1. 数据规模巨大：大数据通常指的是数据量超过传统数据库处理能力的数据集合。这些数据可能来自各种来源，如社交媒体、传感器、日志文件等。
2. 数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据（如关系型数据库中的表格），还包括半结构化和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
3. 数据生成速度快：许多大数据源是实时生成的，例如社交媒体上的实时更新、物联网设备产生的数据等。
4. 数据价值高：通过大数据分析，可以从海量数据中挖掘出潜在的商业价值、社会价值和科学价值。
为了应对大数据的挑战，业界出现了一些新的技术和工具，如Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及机器学习、自然语言处理等人工智能技术。这些技术和工具使得大数据分析变得更加高效、准确和智能。
总的来说，大数据技术在早期被称为"大规模数据收集和处理"，随着技术的发展，这个术语逐渐演变成了"大数据分析"或"大数据工程"。
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