在当今这个信息爆炸的时代，大数据技术已经深入到我们生活的方方面面，从互联网搜索到智能家居，从金融服务到城市规划，大数据技术无处不在，很多人可能并不知道，大数据技术的基础理论是由谁首先提出的，就让我们一起来揭秘这个问题的答案。
我们要明确一个概念：大数据，大数据，顾名思义，就是指规模巨大、类型繁多、价值密度低的数据集合，在这个数据集合中，蕴含着大量的有价值信息，可以为我们的决策提供有力支持，是谁首先提出了这个概念呢？
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答案是：美籍华人学者维克托·迈尔-舍恩伯格，他在2008年出版的《大数据时代》一书中，首次提出了“大数据”这个概念，并详细阐述了大数据的特点、应用和挑战，从此，大数据技术开始走进人们的视野，逐渐成为全球关注的热点。
维克托·迈尔-舍恩伯格是如何提出这个概念的？他的理论基础又是什么呢？
1、数据量的爆炸式增长
在维克托·迈尔-舍恩伯格看来，大数据时代的到来，源于数据量的爆炸式增长，随着互联网、物联网、移动互联网等技术的快速发展，全球数据量呈现出指数级增长，这种增长速度已经超过了传统数据处理技术的处理能力，我们需要寻找新的方法来处理这些海量数据。
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2、数据类型的多样性
除了数据量的增长，数据类型的多样性也是大数据时代的一个重要特点，在传统数据处理中，我们主要关注结构化数据，如关系型数据库中的表格数据，而在大数据时代，我们不仅要处理结构化数据，还要处理非结构化数据，如图像、音频、视频等，这种多样性使得传统的数据处理方法难以应对。
3、数据价值密度低
与数据量增长相对应的是，数据价值密度低，在庞大的数据集合中，有价值的信息往往被大量的无用信息所包围，这就要求我们在处理大数据时，不仅要关注数据量，还要关注数据质量，挖掘出有价值的信息。
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基于以上三个特点，维克托·迈尔-舍恩伯格提出了大数据技术的基础理论，他认为，大数据技术应该以数据为中心，通过数据挖掘、数据分析和数据可视化等方法，从海量数据中提取有价值的信息，为人类决策提供有力支持。
大数据技术的基础理论并非一蹴而就，在维克托·迈尔-舍恩伯格之前，已经有不少学者对数据、信息、知识等领域进行了深入研究，美国计算机科学家诺姆·乔姆斯基提出了“信息论”，为数据通信和数据处理提供了理论基础；美国统计学家拉里·豪斯提出了“数据挖掘”的概念，为大数据分析提供了技术支持。
大数据技术的基础理论是由美籍华人学者维克托·迈尔-舍恩伯格首先提出的，他通过对数据量、数据类型和数据价值密度的分析，揭示了大数据时代的特点和挑战，为大数据技术的发展奠定了理论基础，大数据技术已经取得了举世瞩目的成就，它将继续为人类社会的发展贡献力量。
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