Antes de la llegada de las computadoras, la gente utilizaba medios convencionales para registrar, almacenar y procesar datos, es decir, utilizar registros en papel y herramientas de cálculo (ábaco, regla de cálculo) para calcular, y principalmente utilizando el cerebro humano para gestionar y utilizar estos datos.
A mediados de la década de 1950, las computadoras se utilizaban principalmente para cálculos científicos. En aquella época no existían dispositivos de acceso directo como discos, sólo almacenamiento externo como cintas de papel, tarjetas y cintas magnéticas. Tampoco existían sistemas operativos ni software especial para la gestión de datos. La forma de procesamiento de datos es el procesamiento por lotes.
2. Etapa del sistema de archivos
Desde finales de los años 50 hasta mediados de los 60, con el desarrollo del hardware y software informático, comenzaron a popularizarse los dispositivos de acceso directo como discos y tambores. . El sistema de procesamiento de datos de este período era una tecnología de gestión de datos que organizaba los datos en la computadora en archivos de datos con nombres independientes y accedía y recuperaba los registros del archivo según el nombre del archivo.
Los datos se pueden almacenar en la memoria externa de la computadora durante mucho tiempo y se pueden procesar repetidamente. También admite operaciones como consultar, modificar, insertar y eliminar archivos. Este es el sistema de archivos.
El sistema de software implementa la estructura en el registro, pero en general no está estructurado. Sus datos están orientados a aplicaciones específicas, por lo que el intercambio de datos y la independencia son deficientes, redundantes y los costos de gestión y mantenimiento altos.
3. Etapa del sistema de base de datos
Desde finales de la década de 1960, el rendimiento de las computadoras ha mejorado aún más y, lo que es más importante, han aparecido discos de gran capacidad, que aumentaron considerablemente la capacidad de almacenamiento y redujeron los precios. Sobre esta base, para satisfacer y resolver las necesidades de compartir datos entre múltiples usuarios y múltiples aplicaciones en aplicaciones prácticas, de modo que los datos puedan servir para tantas aplicaciones como sea posible, esto ha llevado al surgimiento de tecnologías de gestión de datos, como las bases de datos.
La característica de la base de datos es que los datos no son solo para una aplicación específica, sino para toda la organización. Tiene una estructura general, es altamente compartida, reduce la redundancia y tiene cierto grado de independencia. entre programas y datos. Control unificado sobre los datos.
Datos ampliados
La profunda integración de la gestión de datos y la computación inteligente se ha convertido en una necesidad urgente para el avance fluido de la era del big data. Por un lado, aplicar una nueva generación de métodos de inteligencia artificial a la tecnología avanzada de gestión de datos, tratando de explorar y romper el sistema teórico, los métodos técnicos y las plataformas del sistema de gestión y análisis de datos inteligentes, se ha convertido en una nueva dirección de investigación en este campo. de gestión de datos.
Por otro lado, la investigación y el desarrollo de software básico de bases de datos para inteligencia artificial proporciona soporte al sistema para el almacenamiento, consulta, análisis y extracción efectivos de datos masivos para la investigación, el desarrollo y la aplicación generalizada de nueva generación. La tecnología de inteligencia artificial también es el factor decisivo en la innovación científica y tecnológica nacional.
El campo de la gestión y el análisis de datos inteligentes ha recibido cada vez más atención por parte de la academia y la industria, y sus teorías, tecnologías y métodos deben explorarse y reflexionarse en profundidad. Actualmente, la investigación sobre la gestión y el análisis inteligente de datos está todavía en sus inicios.
Investigadores nacionales y extranjeros han propuesto algunos algoritmos novedosos de gestión de datos inteligentes, como estructuras de índice inteligentes para datos relacionales y métodos de gestión eficaces para datos de entrenamiento de aprendizaje profundo. También han desarrollado sistemas de gestión de bases de datos relacionales basados en el aprendizaje automático. Tecnología de herramientas de sintonización automática.
Enciclopedia Baidu-Tecnología de gestión de datos