大数据可以追溯到20世纪90年代，当时伴随着互联网的发展，越来越多的数据被收集和存储，所以企业和政府机构开始把数据当做第一要素，用来挖掘有价值的信息，从而构建出大数据的概念。

1. 数据增长的背景

随着互联网的发展，越来越多的数据被收集和存储，这些数据不仅来自传统的数据源，还包括来自社交媒体、行业应用、计算机传感器或者IoT设备等各种新兴数据源。除此之外，数据的结构也在多样化，从传统的结构化数据，到非结构化数据，甚至是混合类型的数据。

2. 大数据的定义

大数据指的是可以被海量存储、处理和分析的数据集合，它们有着特殊的属性：大量、高速、多源、多样性和多层次。这些特性使得大数据能够更好地捕捉、识别、发现和分析隐藏在数据中的有价值信息。

3. 大数据的应用场景

大数据可以用来解决企业和政府机构的多种问题，包括但不限于：提升产品和服务的客户体验，降低营销和运营成本，优化企业的决策过程，改善组织的运作效率，提高政府机构的管理能力，有效预测和应对复杂的社会事件等。

4. 大数据技术栈

大数据技术栈是指用于构建大数据系统的一系列技术，包括数据采集、存储、处理、分析、可视化等，大数据技术栈通常会包含多种技术，比如Hadoop、Spark、Kafka、HBase、ElasticSearch、Tableau等。

5. 大数据的未来

随着科技的发展，大数据技术将会更加智能化，同时也会频繁的更新，从而让数据更智能，数据分析更准确，模型更精准，未来大数据将会深入到商业、教育、医疗等各个领域，改变着我们的生活。

总结：大数据可以追溯到20世纪90年代，伴随着互联网的发展，海量数据被收集和存储，大数据指的是可以被海量存储、处理和分析的数据集合，它能够更好地捕捉、识别、发现和分析隐藏在数据中的有价值信息，构建大数据系统的技术栈涉及数据采集、存储、处理、分析、可视化等，随着科技的发展，大数据技术将深入到商业、教育、医疗等各个领域，改变着我们的生活。