Evolución del uso de Datos

  • Papiros en el antiguo Egipto (alrededor de 2000 a.C.):
    999

    Papiros en el antiguo Egipto (alrededor de 2000 a.C.):

    Los papiros fueron algunos de los primeros registros escritos de datos. Los egipcios utilizaban papiros para llevar un registro de inventarios, transacciones comerciales y otros datos importantes.
  • Period: 999 to

    Evolución de los datos

    Hoy en día, las posibilidades de los datos y la informática continúan avanzando, impulsadas sobre todo por empresas e investigadores que buscan adaptarse a las preocupaciones futuras, obtener nuevos beneficios y mejorar la condición humana.
  • Códices y manuscritos (siglo I d.C. - siglo XV)
    1000

    Códices y manuscritos (siglo I d.C. - siglo XV)

    A lo largo de la historia, se desarrollaron códices y manuscritos para almacenar y organizar información. Estos documentos escritos a mano se utilizaron principalmente para fines académicos y religiosos.
  • Libros de contabilidad (siglo XV - siglo XIX)
    1500

    Libros de contabilidad (siglo XV - siglo XIX)

    Durante la Edad Media y la Edad Moderna, se desarrollaron libros de contabilidad para llevar un registro de transacciones financieras. Estos libros fueron precursoras de las bases de datos modernas en términos de organización de datos.
  • Máquinas tabuladoras (siglo XIX - principios del siglo XX)

    Máquinas tabuladoras (siglo XIX - principios del siglo XX)

    Charles Babbage y Herman Hollerith desarrollaron máquinas tabuladoras mecánicas que permitían procesar y tabular datos de manera eficiente, especialmente en censos y estadísticas.
  • Modelos de datos y sistemas de gestión de archivos (década de 1960)

    Modelos de datos y sistemas de gestión de archivos (década de 1960)

    Se desarrollaron los primeros modelos de datos jerárquicos y de red, junto con sistemas de gestión de archivos, para organizar y acceder a datos electrónicos de manera más estructurada.
  • Modelo relacional y sistemas de gestión de bases de datos (década de 1970)

    Modelo relacional y sistemas de gestión de bases de datos (década de 1970)

    Edgar F. Codd propuso el modelo relacional, que se convirtió en la base para los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) modernos como Oracle, IBM DB2 y Microsoft SQL Server.
  • Bases de datos distribuidas (década de 1980)

    Bases de datos distribuidas (década de 1980)

    Con la expansión de las redes de computadoras, surgieron las bases de datos distribuidas que permitían el acceso a datos en múltiples ubicaciones geográficas.
  • Bases de datos orientadas a objetos (década de 1990)

    Bases de datos orientadas a objetos (década de 1990)

    Se desarrollaron bases de datos orientadas a objetos para manejar datos complejos y objetos más allá de las simples tablas relacionales.
  • Big Data

    Big Data

    Con el aumento exponencial en la cantidad de datos generados, surgió el concepto de Big Data. Las tecnologías como Hadoop y Spark permiten el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos de manera distribuida.
  • Bases de datos NoSQL (siglo XXI, años 2000 en adelante)

    Bases de datos NoSQL (siglo XXI, años 2000 en adelante)

    Con la necesidad de manejar grandes volúmenes de datos no estructurados, se popularizaron las bases de datos NoSQL, que incluyen bases de datos de documentos, columnares, en memoria y gráficas.
  • Bases de datos en la nube (siglo XXI):

    Bases de datos en la nube (siglo XXI):

    La computación en la nube ha permitido el despliegue y acceso a bases de datos de manera más flexible y escalable, con servicios como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure.
  • Bases de datos sin servidor (serverless) y GraphQL (siglo XXI)

    Bases de datos sin servidor (serverless) y GraphQL (siglo XXI)

    Se han desarrollado bases de datos sin servidor que permiten a los desarrolladores centrarse en la lógica de la aplicación sin preocuparse por la administración de la infraestructura. Además, GraphQL se ha vuelto popular para consultas de datos flexibles.
  • Inteligencia artificial y aprendizaje automático en bases de datos (siglo XXI)

    Inteligencia artificial y aprendizaje automático en bases de datos (siglo XXI)

    Se están integrando capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático en las bases de datos para optimizar consultas, seguridad y análisis predictivos.