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随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家战略资源，数据管理技术作为支撑数据价值挖掘的关键，其发展历程对我国经济社会发展具有重要意义，本文将分析数据管理技术发展的三个阶段及其特点，以期为我国数据管理技术的发展提供参考。
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数据管理技术发展的三个阶段
1、第一阶段：文件系统阶段
在20世纪50年代至70年代，数据管理技术以文件系统为主，这一阶段的特点如下：
（1）数据存储方式：以磁带、磁盘等物理介质为主，数据存储方式较为简单。
（2）数据结构：以顺序文件、索引文件等为主，数据结构较为单一。
（3）数据访问：通过直接访问物理存储介质实现，数据访问速度较慢。
（4）数据管理：以人工管理为主，数据管理效率较低。
2、第二阶段：数据库系统阶段
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在20世纪70年代至90年代，数据库系统逐渐成为数据管理的主流，这一阶段的特点如下：
（1）数据存储方式：以关系数据库为主，支持数据的高效存储和检索。
（2）数据结构：以关系模型为主，支持复杂的数据结构。
（3）数据访问：通过SQL等查询语言实现，数据访问速度较快。
（4）数据管理：采用数据库管理系统（DBMS）进行管理，数据管理效率较高。
3、第三阶段：大数据与人工智能阶段
21世纪以来，大数据和人工智能技术快速发展，数据管理技术进入大数据与人工智能阶段，这一阶段的特点如下：
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（1）数据存储方式：以分布式存储为主，支持海量数据的存储和计算。
（2）数据结构：以非关系型数据库、图数据库等为主，支持复杂的数据结构。
（3）数据访问：通过Hadoop、Spark等大数据技术实现，数据访问速度更快。
（4）数据管理：采用大数据平台和人工智能算法进行管理，数据管理效率极高。
数据管理技术发展经历了三个阶段，从简单的文件系统到功能强大的数据库系统，再到如今的大数据与人工智能阶段，每个阶段都有其独特的特点，反映了数据管理技术的发展趋势，在我国，数据管理技术正朝着高效、智能、安全的方向发展，为经济社会发展提供有力支撑。
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