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Herman Hollerith desarrolló el tabulador electromagnético de tarjetas perforadas con el fin de ayudar en el resumen de información y posteriormente a la contabilidad. -
Diversos autores y fuentes coinciden en que aquí se da origen a las cintas magnéticas ayudando a la automatización de la información y realizar respaldos. Por medio de este mecanismo se comenzó a automatizar información, pero con la desventaja de que solo se podía hacer de forma secuencial.
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El comité formado en la COnference
on DAta SYstems and Languages, CODASYL estableció el COmmon Business-Oriented Language
(COBOL) como un lenguaje estándar para interrelacionar con datos almacenados en ficheros. -
El término "bases de datos" se escucha por primera vez en un simposio en California, definiéndolo como un conjunto de información relacionada y estructurada -
Aunque no está bien documentado, IBM introdujo el sistema IMS, derivado del programa Apollo de la NASA sobre sus System/360, basado en el modelo jerárquico. Se basa en almacenar los datos en una serie de registros, los cuales tienen campos asociados a ellos. -
Edgar F. (Ted) Codd, un matemático formado en Oxford, que había entrado en IBM en 1949, empezó a trabajar en una serie de informes técnicos acerca de una manera ‘nueva’ de organizar y acceder a los datos. A partir de estos trabajos publicó su artículo. Codd propuso que los sistemas de bases de datos deberían presentarse a los usuarios con una visión de los datos organizados en estructuras llamadas relaciones. Las relaciones se definen como conjuntos de tuplas, no como secuencias de objetos. -
El primer informe de CODASYL ya incluía la sintaxis y semántica de un lenguaje de definición de datos y de un lenguaje de manipulación de datos. Siguiendo muchos comentarios y revisiones de expertos y usuarios se realizó un nuevo informe, en el que ya se incluía la posibilidad de definir vistas para los distintos grupos de usuarios. Se llama modelo en red porque representa los datos que contiene en la forma de una red de registros y conjuntos. -
La investigación en IBM durante este período resultó en la creación del System R, el primer sistema que implementó el Structured Query Language (SQL), sentando las bases para todos los sistemas relacionales modernos.
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Se funda Oracle Corporation, una empresa que se convertiría en uno de los gigantes de la industria del software. -
Fue desarrollado en 1986 como seguimiento de INGRES (un proyecto de base de datos relacional SQL de código abierto), POSTGRES, ahora conocido como PostgreSQL, fue una creación de Michael Stonebraker, profesor de ciencias de la computación en Berkeley. -
Surgimiento de las bases de datos orientadas a objetos (OODBMS) y desarrollo de herramientas como Excel y Access.
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Ss un sistema de gestión de base de datos relacional, desarrollado por Microsoft, se consolidó como una solución robusta para aplicaciones empresariales. -
Es un marco de código abierto que se utiliza para almacenar y procesar de manera eficiente conjuntos de datos grandes cuyo tamaño varía entre los gigabytes y los petabytes de datos permitiendo el procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos (Big Data). -
Democratizó el acceso a bases de datos empresariales, eliminando la necesidad de administración manual y reduciendo el tiempo de implementación de semanas a minutos. -
Una compañía llamada 10Gen lanza MongoDB con el objetivo de crear una plataforma de datos de próxima generación que pudiera procesar grandes volúmenes de datos no estructurados. -
Es un software libre de Base base de datos orientada a grafos, creada por Neo Technology Inc e implementado en Java. Neo4j almacena datos estructurados en grafos en lugar de en tablas. -
TatefulSets habilitó el deployment confiable de bases de datos en contenedores, transformando la gestión de infraestructura de datos. Es una plataforma de código abierto para automatizar el despliegue, la escalabilidad y la gestión de aplicaciones en contenedores. -
La tecnología subyacente de las criptomonedas, está explorando su potencial para la gestión de datos descentralizada y segura, ofreciendo registros inmutables y transparentes con aplicaciones en áreas como la cadena de suministro, la identidad digital y las finanzas -
Permite a los desarrolladores trabajar con diferentes tipos de modelos de datos (relacionales, documentos, grafos, clave-valor, etc.) dentro de una única plataforma.
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Esta nueva solución de almacenamiento vectorial nativo en la nube está diseñada para optimizar la búsqueda de similitud y las aplicaciones de inteligencia artificial, especialmente aquellas que dependen de incrustaciones vectoriales para tareas como la búsqueda semántica.