数据处理的发展

大数据技术发展历史与未来发展趋势:从文明之初的“绑绳子”到发明之后的“用文字书写”再到现代科学中的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会。但直到以电子计算机为代表的现代信息技术的出现，才为数据处理提供了自动化的方法和手段，人类掌握和处理数据的能力实现了质的飞跃。

大数据在2012年和2013年达到宣传高潮。2014年后，概念体系逐渐成型，认知趋于理性。大数据相关的技术、产品、应用和标准不断发展，逐步形成由数据资源和API、开源平台和工具、数据基础设施、数据分析和数据应用组成的大数据生态系统，并不断发展和不断完善，其发展 hotspot。

手动管理阶段、文件系统管理阶段和数据库系统管理阶段。(1)简单应用(50年代以前)这一阶段最基本的特点是没有数据管理，完全去中心化的手工模式。它表现在:没有外存储器或只有磁带外存储器，输入输出设备简单。没有操作系统，没有文件管理系统，没有管理数据的软件。数据是程序的组成部分，数据不是独立的。要修改数据，必须修改程序。处理时，数据随程序一起送入内存，使用后全部从电脑中取出，不能保留。

文件系统还没有出现，程序员必须设计自己的数据组织。(2)文件系统(50年代末至60年代中期)的基本特征是具有面向应用的数据管理功能，工作方式分散、非手工。其性能如下:外有大/123，456，789-1/外，除磁带机外，还有大容量硬盘和柔性软盘。投入产出能力大大增强。系统软件包括操作系统、文件管理系统和多用户分时系统，以及专用于商务管理的高级语言COBOL。

品牌型号:Huawei MateBookD15系统:Windows11 数据处理是实现空间数据有序化的必经过程，是检验数据质量的关键环节，是实现数据共享的关键步骤。数据处理的基本目的是从大量可能比较混乱、难以理解的数据中，提取并推导出对某些特定人群有价值、有意义的数据。数据处理是指利用电子计算机对大量原始数据或资料进行输入、编辑、汇总、计算、分析、预测、储存和管理的操作过程。

数据处理的基本目的是从大量杂乱无章、无法理解的数据中提取相对有价值、有意义的数据。数据处理贯穿于社会生产生活的各个领域，是数据处理中的关键环节，是人们对数据进行分类、组织、编码、存储、查询和维护的活动，其目的是充分发挥数据的作用。随着计算机技术的发展，数据管理经历了手工管理、文件管理和数据库管理三个阶段。