古代并无现代意义上的“大数据”概念，但晚清官商盛宣怀通过电报网收集商业信息、分析资金流向并击败对手胡雪岩的案例，可视为中国历史上利用大规模信息数据进行战略决策的早期实践，堪称“古代大数据应用”的典型。
中国古代秦始皇、萧何、洪武帝（朱元璋）、司马迁、秦九韶等人做了大量数据分析相关工作。秦始皇被视为中国历史上第一位大数据实践者。他统一了文字、度量、货币、车轨等标准，这种标准化举措本质上是对基础数据的规范与整合。
大案牍术就是古代的“大数据”技术。虽然它与现在的大数据技术有很大的区别，但在那个时候，这种方式已经有了数据分析的雏形。不过，所谓的“大案牍”之术不过是作者为了剧情的发展以及契合时代的热点编纂想象出来的这么一种古代“秘术”，然而在真实的唐史中，这大案牍之术是不存在的。
“大案牍术”是古代版的大数据精准定位技术。在古装悬疑剧《长安十二时辰》中，靖安司中的“徐宾”最擅长在档案中发掘出有用的信息，并称其为“大案牍术”。剧中提到，靖安司就设置在光德坊，临近着京兆府（类似于现在的北京市政府，里面安放着整个长安城的档案），便于调用各种档案。
效率极低。总结“大案牍术”可视为大数据比对技术的古代雏形，二者在核心逻辑上一致：通过整合与分析数据辅助决策。但现代技术因自动化、规模化优势，应用范围更广、效率更高。剧中“大案牍术”的玄乎感，恰是古代对数据价值的朴素认知；而现代大数据比对技术，则是这一认知的科学化与技术化延伸。
大数据发展历史 大数据的发展历史可以追溯到多个关键时期和技术突破，以下是其主要的里程碑事件：1887-1890年：赫尔曼·霍尔瑞斯的电动读卡机 美国统计学家赫尔曼·霍尔瑞斯为了统计1890年的人口普查数据，发明了一台电动读卡机来读取卡片上的洞数。
大数据的发展历史主要分为以下阶段：第一种说法：萌芽阶段（20世纪90年代-21世纪初）：随着数据库技术的成熟，关系型数据库成为主流，实现了数据的集中存储与结构化处理，解决了早期数据管理混乱的问题。数据量因互联网初期发展初步积累，传统数据库技术面临瓶颈。
年，大部分公司围绕hadoop项目展开合作。Hadoop最初由“大数据之父”道格·卡丁从爬虫项目Nutch中独立出来，雅虎是Hadoop的主要贡献者，而Facebook、linkedin、Twitter等公司也贡献了一些影响深远的项目。Hadoop系统于2008年6月趋于稳定，并在随后的几年中不断发展壮大，形成了庞大的Hadoop生态圈。
大数据的发展历程：概念起源（1980年）：大数据的概念最早由未来学家阿尔文·托夫勒在1980年提出，他在其著作《第三次浪潮》中将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。尽管这一概念在当时尚未得到广泛关注，但它预示着数据在未来将扮演重要角色。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。大数据技术发展历程：大数据0时代（2006-2009年）：技术框架的初步建立：最早的第一代大数据技术框架是Hadoop开源项目，由Doug Cutting参考谷歌在2003年发表的google File System论文建立，并于2006年贡献给Apache基金会。
大数据的发展历史主要分为以下阶段：第一种说法：萌芽阶段（20世纪90年代-21世纪初）：随着数据库技术的成熟，关系型数据库成为主流，实现了数据的集中存储与结构化处理，解决了早期数据管理混乱的问题。数据量因互联网初期发展初步积累，传统数据库技术面临瓶颈。
大数据的发展历程可分为三个阶段：萌芽阶段、成熟阶段和大规模应用阶段。在萌芽阶段，大数据的概念开始被提出并受到关注。这一时期，随着互联网的普及和信息技术的发展，数据量呈现爆炸性增长，传统的数据处理方法已无法满足需求。人们开始意识到大数据的潜在价值，并探索新的数据处理和分析技术。
大数据的发展历程可以分为以下三个阶段：数据集中存储和处理阶段：特点：主要通过数据库管理系统来解决大规模数据的存储和处理问题，数据被集中在特定的系统中，便于管理和维护。局限性：随着数据量的不断增长，传统的数据库管理系统逐渐暴露出处理能力的局限性，无法满足日益增长的数据处理需求。
数据集中存储和处理阶段：在这一阶段，数据库管理系统（DBMS）被广泛应用于大规模数据的存储和处理。特点是数据主要集中存储在特定的系统中，便于管理和维护。 数据分布处理阶段：随着数据量的激增，传统的DBMS面临处理能力瓶颈。并行计算技术应运而生，旨在解决大规模数据处理问题。
大数据的发展历程可以分为以下三个阶段：数据集中存储和处理阶段：这个阶段主要是通过数据库管理系统来解决大规模数据的存储和处理问题。随着企业开始积累越来越多的数据，如何有效地存储和查询这些数据变得至关重要。数据库技术的成熟为数据的集中管理提供了基础，使得数据能够以结构化的形式被高效存储和检索。
数据采集阶段：在这一阶段，企业开始认识到数据的重要性，并着手搜集各类数据以备后续分析之用。由于当时数据量相对较小，处理起来较为简单，因此这一阶段的技术要求并不高。数据存储与处理阶段：随着数据量的不断增加，企业面临着构建大规模数据处理和存储基础设施的挑战。
