数据处理的发展

数据处理Technical发展从低到高经历了四个阶段发展，分别是手工管理、文件管理、数据库管理和分布式数据库系统。论发展大数据技术的历史与未来发展大数据技术的趋势发展历史与未来发展趋势:从文明之初的“打结的绳子”到发明之后的“用文字书写”。

1。手工管理阶段50年代中期以前，计算机主要用于数值计算，只能用卡片、纸带和磁带来存储数据。数据的输入、输出和使用都要和程序一起转入内存，用完后再收回。导致数据冗余度高！而且数据的存储格式，存取方式，输入输出方式都要程序员自己设计！2.文件系统阶段60年代中期，大量大容量存储设备出现，使得数据不再是程序的一部分。它可以直接存储在外部存储器中，并通过文件名传送使用。

数据处理technical发展从低到高经历了四个阶段发展，分别是手工管理、文件管理、数据库管理和分布式数据库系统。手工管理、文件管理、数据库管理和分布式数据库系统阶段。1分组2排序3分类4编码完全正确！不要担心收集和处理分类图纸(列表)。分组排序分类编码。数据治理过程是从数据规划、数据采集、数据存储管理到数据应用从无序到有序的过程，也是构建标准化流程的过程。

1.合理性:梳理业务流程，规划数据资源。对于企业来说，实时数据每天都会超过TB级别。你需要从用户那里收集哪些数据？这么多数据放在哪里，怎么放，怎么放？这些问题需要提前规划，需要一套从无序到有序的过程。这个过程需要跨部门的合作，包括前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

数据治理过程是从数据规划、数据采集、数据存储管理到数据应用从无序到有序的过程，也是构建标准化流程的过程。根据每个过程的特点，我们可以把数据治理过程概括为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。1.合理性:梳理业务流程，规划数据资源。对于企业来说，实时数据每天都会超过TB级别。你需要从用户那里收集哪些数据？这么多数据放在哪里，怎么放，怎么放？