लंदन 2012 के स्ट्रेटा सम्मेलन में, लेखक और तकनीकी इतिहासकार जॉर्ज डायसन ने इस बारे में बात की कि मानवता आज की उच्च गति और बड़ी डेटा कार्यक्षमता की दुनिया में कैसे पहुंची, और जहां वह चीजों को देखता है। डायसन ने अपने विचार से शुरू किया कि बड़ा डेटा क्यों मौजूद है। कुछ दूर फेंकने की लागत, डायसन ने कहा, इसे रखने की मशीन की लागत से अधिक होने लगी। और इसलिए, बड़ा डेटा पैदा हुआ था।
आज के जटिल डेटा स्टोरेज और डेटा हैंडलिंग तकनीकों के लिए नेतृत्व करने वाले कुछ अन्य चरणों की समीक्षा में, डायसन ने कुछ प्राचीन काल से प्रौद्योगिकी के बारे में कुछ आदिम कंप्यूटिंग ब्लूप्रिंट और विचारों का सर्वेक्षण किया, जैसे कि 1679 में जर्मन गणितज्ञ और दार्शनिक जीडब्ल्यू लेओनिज़ द्वारा एक द्विआधारी कंप्यूटर पर लिखना। चार्ल्स बैबेज का "अंतर इंजन", और 1800 के दशक के मध्य में अल्फ्रेड स्माइ द्वारा किया गया कार्य जो कि एक प्रकार की मशीन माना जाता है जो समकालीन खोज इंजन की तरह काम करेगा। (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग के पायनियर्स में कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में सबसे पहले काम के बारे में अधिक जानें।)
इन विचारों से, जो अपने समय से बहुत आगे थे, डायसन ने हॉलैरिथ कार्ड और अन्य प्रौद्योगिकियों का उल्लेख किया जो वास्तव में कुछ ऐसे विचारों को लागू करने के लिए शुरू हुए थे जो पहले इंजीनियर हार्डवेयर की उपलब्धता की कमी के कारण सीमित थे। डेटा इनपुट और आउटपुट पर एलन ट्यूरिंग के ज़बरदस्त काम पर एक प्रमुख ध्यान देने के साथ, डायसन ने जॉन वॉन नीमन और मैनहट्टन प्रोजेक्ट को एक सहयोग के रूप में भी संदर्भित किया है जिसमें विशिष्ट तरीकों से बहुत सारे डेटा को संभालने की आवश्यकता होती है।
इसके अलावा, डायसन कुछ सिद्धांतों को रेखांकित करता है, जो 20 वीं शताब्दी के अन्य वैज्ञानिकों ने बहुत सीमित मात्रा में स्मृति के साथ भी पूरा किया। इसके विपरीत, डायसन ने आधुनिक कंप्यूटर सिस्टम को उस डेटा में "अक्षम" कहा है, जिसे रैखिक तरीके से संभाला जाता है, जिसमें डेटा के प्रत्येक टुकड़े के लिए एक विशिष्ट पता होता है। प्रक्रियात्मक कोडिंग और तकनीकी उन्नति के बारे में अन्य विचारों के बारे में वॉन न्यूमन के दर्शन का हवाला देते हुए, डायसन ने कहा कि डेवलपर्स डेटा का उपयोग कैसे करते हैं, और तीन आयामी कंप्यूटिंग, पल्स आवृत्ति कोडिंग, और अनुरूप कार्य के विचार जैसे सिद्धांतों की ओर एक कदम है जो बहुत पसंद करते हैं मानव मस्तिष्क।
यह वीडियो डेटा संग्रहण और डेटा हैंडलिंग का एक समृद्ध इतिहास प्रदान करता है। ऐसा करने में, यह एक "कल्पना के संकट" के एक शक्तिशाली अभियोग के रूप में भी काम करता है जो भविष्य के तकनीकी नवाचार का ज्वार पकड़ सकता है।
