数据库技术发展的三个阶段
数据库管理技术发展经历了三个阶段：
1、人工管理阶段
特点：
（1）数据量较少
（2）数据不永久保存
（3）没有软件系统对数据进行管理
手工处理数据有两个特点：第一，应用于应用之间的依赖性太强。第二：数据与数据组之间可能有太多重复数据，造成数据冗余。
如图所示：
2、文件系统阶段
文件系统最大的特点就是解决了应用程序和数据之间的一个公共接口问题，使得应用程序采用统一的存取方法来操作数据。
特点：
（1）数据可以长期保留，数据的逻辑结构和物理结构有了区别，程序可以按名访问，不必关系数据的物理位置，由文件系统提供存取方法。
（2）数据不属于某个特定应用，即应用程序和数据不再是直接的对应关系，可以重复使用。
（3）文件组织形式的多样化，有索引文件，链接文件，Hash文件等等。
文件系统有以下缺点：
（1）数据冗余。
（2）数据不一致性。
（3）数据孤立，即数据联系弱。
如图所示：
3、数据库系统阶段
特点：
（1）采用复杂的数据模型表示数据结构。数据模型不仅描述数据本身的特点还描述数据之间的联系，数据不再面向某个应用，而是面向整个应用系统。数据冗余明显减少，实现数据共享。
（2）有较高的数据独立性。
如图所示：
参考数据库系统工程师教程第三版。
计算机数据管理的三个阶段包括,数据管理的三个阶段
大家好，我是时间财富网智能客服时间君，上述问题将由我为大家进行解答。
数据管理发展的三个阶段：
1、人工管理。这一阶段(20世纪50年代中期以前)，计算机主要用于科学计算。外部存储器只有磁带、卡片和纸带等，还没有磁盘等直接存取存储设备。软件只有汇编语言，尚无数据管理方面的软件。数据处理方式基本是批处理。
2、文件系统。在这一阶段(20世纪50年代后期～60年代中期)计算机不仅用于科学计算，还用于信息管理方面。
3、数据库管理系统。这一阶段(20世纪60年代后期)，数据管理技术进入数据库系统阶段。数据库系统克服了文件系统的缺陷，提供了对数据更高级、更有效的管理。这个阶段的程序和数据的联系通过数据库管理系统来实现(DBMS)。
数据(Data)是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理(dataprocessing)是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。
李彦宏：AI发展将经历三个阶段
我更相信随着人工智能技术平台的开源和开放，越来越多的应用可以很方便地开发出来，惠及经济社会的方方面面。未来最主要的操作系统软件将不是基于PC，也不是基于手机的操作系统，而是基于人工智能深度学习框架的操作系统、深度学习框架、对上承接各类智能应用，对下主宰AI芯片的设计。
在我看来，AI的发展会经历三个历史阶段。
第一个阶段，我们把它叫做技术的智能化。人工智能在60多年前被提出，近10年来算法快速的迭代和创新，通过云计算大数据，这些赋能已经逐步发展成为一个新的技术平台。但是人工智能的科学家们主要努力都集中于概念的导入和技术的探索，比如说像人机对弈这样的局部应用探索上，并没有演变成为一种产业或者是经济现象。
第二阶段，我们把它叫做经济智能化。随着移动互联网的发展，人类产生有效数据指数级上升，云计算的发展则提供了海量计算所需要的能力，再加上经济和社会普遍的数字化和互联网化所创造的基础环境。人工智能终于可以开始在广泛的经济领域施展魔力。
这个阶段又可以分为上下两个阶段，前半段，人工智能的发展主要围绕通用能力的开发和作为一种资源培养能力的平台化，以及智能搜索和信息流的智能推荐这两个标志性的行业应用。在后半段，人类人工智能开始全面产业化，也就是行业应用和商业化全面负载。
第三个阶段是社会的智能化，也就是人工智能将从经济领域渗透到更加广泛的社会领域，全社会和全球范围内，智能协作与制度的创新将是这个阶段的主要特点。最终这种协作和变革又会对经济产生更加深远影响。人类终将进入智能社会。
目前我们正处在经济智能化的前半段向后半段过渡的时期，经过前半段的发展，全球范围内已经出现了少数几家通用的AI平台和一些专注于某个垂直行业的细分AI平台。在信息搜索、信息流推荐、无人驾驶这几个垂直行业上，人工智能也已经证明或者初步证明了它对所在行业的颠覆和重构的潜能。幸运的是，百度从一开始便处在搜索引擎这样一个人工智能典型应用场景中。
10年前，我们又开始将通用AI能力平台化和开源开放作为百度的一个重要战略。几年前，百度在无人驾驶和智能交通这样一个垂直行业发力，今天，百度大脑已经能够代表领先的通用AI能力，每天调用次数超过了1万亿次。百度同时还通过飞浆深度学习开放平台和智能云服务平台，赋能人工智能开发者、产业智能化的企业，飞浆开发者数量已经达到194万，服务企业超过8.4万家，基于飞浆产生23.3万个模型，覆盖了各行各业，百度智能云则凭借AI能力引擎和AI开发平台这两大核心优势，成为产业智能化的主要推动者之一和云服务领域的头部玩家。
我们的ACE智能交通引擎作为一个垂直平台，也已经成为了交通领域人工智能的先行者。
20个世纪90年代，美国通过信息高速公路的计划，大大扩充了互联网的基础设施，从而将人类带入了互联网时代。今天中国正在积极推动新基建计划，也可以看成是人类进入智能经济和智能社会之前最大的基础设施工程。
它会在中国率先掀起全面人工智能化的潮流，而百度希望为这股潮流贡献，百度将自己定位于专注于对外赋能的AI平台型公司，我们希望每一家企业不管你有多小，都可以像用水用电一样方便使用我们的平台能力和服务能力，从而快速实现AI化的转型。
最终这又会使每一个普通消费者从中受益。百度也是中国唯一一个在智能交互智能基础设施和产业智能化领域都形成了优势的AI平台型公司，而且这种定位也可以让我们避免与生态伙伴产生竞争，终将作为开放平台，扮演赋能者的角色。
人工智能最终能否从产业化准备阶段过渡到全面的应用、普及阶段，以及这一过程需要多长时间？我们相信这种角色能够起到至关重要的作用。
作为一家把技术作为信仰的公司，我们乐此不疲。不久前，围绕定位百度确立了两个小目标：第一，到2030年，百度智能云的服务器数量要达到500万台。第二，是在未来5年当中，为全社会培养超过500万个AI人才。
但是，目前人工智能所处的阶段也是一个容易产生迷茫甚至悲观的阶段，这是大多数颠覆性技术在加速普及之前的必经阶段。如同互联网在2000年前后几年所经历的那样，一些公司消失了，一些人永远离开了互联网行业。我还记得，当时一些海归，因为失去信心，又重新回到了国外。
百度也是从低谷期爬出来的，我对此记忆犹新，但当迷雾消散时，一个经济和社会全面互联网化的时代就开始了。
熬过了寒冬的那些小人物，最终成为新的英雄。
无论是当年我对互联网的信仰，还是今天我对AI的信仰，没有一丝丝改变。我仍然认为AI是堪比工业革命的大技术浪潮，他一定会彻底改变我们今天的每一个行业。
这次疫情会成为一个契机，人们产生了对于掌握自己命运的一种紧迫感，同时也让我们看到人工智能不再遥远，就在我们的身边，它延长了我们的双手，强大了我们的大脑，丰富了我们的视觉，消除了时空的障碍。
未来，智能经济和智能社会终将成为现实，人类也终将会掌握自己的命运。返回搜狐，查看更多