《数据管理技术发展的三个阶段：从简单到智能的演进》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、人工管理阶段
在计算机发展的早期，数据管理处于人工管理阶段，这一时期，计算机主要用于科学计算，数据量较少且无结构。
特点：
1、数据不保存：当时计算机主要用于解决特定的计算任务，计算完成后数据就不再被保留，科学家使用计算机计算一个复杂的数学公式，计算结束后相关数据就被舍弃，因为没有专门的数据存储意识，存储设备的成本和容量限制也使得长期保存数据缺乏可行性。
2、没有专用软件：数据管理没有专门的软件系统支持，程序员不仅要编写程序来处理数据，还要负责数据的定义、存储结构和输入输出等操作，这使得程序与数据高度耦合，如果数据的格式或存储方式发生改变，程序必须进行大量修改，在一个小型企业的简单库存管理中，程序员要针对库存数据编写特定的计算和记录程序，如果企业想要增加新的库存品类信息，程序员就得重新调整整个程序代码。
3、数据面向程序：数据是为特定的程序服务的，一组数据只能对应一个程序，每个程序都有自己的数据定义和处理方式，不同程序之间的数据难以共享，一个部门的生产数据程序和销售数据程序是相互独立的，生产数据无法直接被销售部门的程序使用，这就造成了数据资源的浪费和管理效率的低下。
二、文件系统阶段
随着计算机技术的发展，出现了文件系统来管理数据。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
特点：
1、数据可长期保存：存储设备的发展使得数据能够被长期存储在文件中，企业可以将员工信息、财务数据等保存下来，以便日后查询和分析，一家公司可以将多年的财务报表以文件的形式存储在磁盘上，随时进行查阅对比。
2、有专门的文件管理系统：文件系统负责文件的创建、删除、修改和查询等操作，用户通过文件系统对数据文件进行操作，这比人工管理阶段方便了许多，在一个学校的学生管理系统中，管理员可以通过文件系统轻松地查找某个学生的成绩文件。
3、数据共享性差：虽然数据以文件形式存在，但文件之间缺乏联系，数据的共享性仍然有限，不同的应用程序可能会有自己的数据文件格式，如果要共享数据，需要进行复杂的格式转换，一个企业的研发部门和市场部门可能使用不同格式的文件来存储产品相关数据，在进行数据交流时就需要额外的工作来确保数据的正确解读。
4、数据冗余度大：由于缺乏整体的数据规划，相同的数据可能会在多个文件中重复存储，这不仅浪费了存储空间，还容易导致数据不一致性，在一家连锁企业中，各个门店可能会各自保存一份商品价格表文件，当总部调整商品价格时，如果不能及时同步更新所有门店的文件，就会出现不同门店价格不一致的情况。
三、数据库系统阶段
现代数据管理主要依赖数据库系统。
特点：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、数据结构化：数据库中的数据按照一定的结构进行组织，通常采用关系模型等结构化方式，以一个电商平台为例，用户信息、商品信息、订单信息等都被组织成相互关联的表结构，这种结构化的数据便于查询、更新和管理。
2、数据共享性高：多个用户和应用程序可以同时访问数据库中的数据，不同部门的员工，如销售部门、客服部门和物流部门都可以从数据库中获取所需的订单相关信息，实现了数据的高效共享。
3、数据独立性强：数据的物理存储和逻辑结构相互独立，当数据库的物理存储方式发生改变，如从磁盘存储迁移到云存储时，应用程序不需要进行大量修改，同样，逻辑结构的改变，如增加新的字段，也不会对已有的应用程序产生严重影响。
4、数据冗余度低：数据库系统通过合理的设计可以减少数据冗余，在一个企业资源管理系统中，员工的基本信息只需要存储一次，各个模块（如人力资源管理、财务管理等）都可以共享这些信息，避免了数据的重复存储，提高了数据的一致性。
5、统一管理和控制：数据库系统提供了数据的安全性、完整性和并发控制等功能，通过设置用户权限，确保只有授权用户可以访问和修改敏感数据；通过完整性约束，保证数据的准确性，如订单中的商品数量不能为负数；通过并发控制，防止多个用户同时修改数据时产生冲突。
数据管理技术从人工管理阶段发展到文件系统阶段，再到如今的数据库系统阶段，是一个不断进步和优化的过程，这个过程反映了计算机技术的发展以及企业和社会对数据管理日益增长的需求，并且随着大数据、人工智能等新兴技术的发展，数据库系统也在不断地演进和创新，以适应新的挑战。
评论列表