Historia

Eventos relevantes de la historia de los sistemas de base de datos y almacenamiento de datos

By Fitomar
  • Herman Hollerith

    Herman Hollerith
    En 1884, Herman Hollerith desarrolló el tabulador electromagnético de tarjetas perforadas con el fin de ayudar en el resumen de información y posteriormente a la contabilidad.
    “Su invención de la máquina de tarjetas perforadas de tabulación marca el comienzo de la era de la semiautomáticas de procesamiento de datos de sistemas”.
  • En la década de los 50 (1950-1960)

    En la década de los 50 (1950-1960)
    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.
  • Period: to

    En la década de los 60 (1960-1970)

    Los ordenadores bajaron de precio con el fin de que las compañías las pudieran adquirir, esto dio paso a que se popularizara el uso de los discos (cosa que fue un buen adelanto para la época, ya que un disco duro tiene información persistente, o sea, que perdura en el tiempo). En esta misma época comenzó la primera generación de bases de datos de red y las bases de datos jerárquicas, ya que abría la posibilidad de almacenar estructuras de datos en listas y árboles.
  • El inicio

    El inicio
    La primera vez que se escuchó el término de bases de datos fue en 1963 en un simposio en California, refiriéndose a ella como un conjunto de “información” relacionada que se encuentra agrupara o estructurada (es importante resaltar que información =! datos, los datos por sí solo no tienen significado hasta que se les da un contexto). En este artículo te contaré una breve reseña sobre el origen y la historia de las bases de datos.
  • En la década de los 70 (1970-1980)

    En la década de los 70 (1970-1980)
    Un científico de la informática, Edgar Frank Codd aclaró el modelo relacional a la vez que publicó una serie de reglas para los sistemas de datos relacionales. Este hecho dio el nacimiento de la segunda generación de los Sistemas Gestores de Bases de Datos.
    Más tarde, Larry Ellison basado en el trabajo de Edgar Frank Codd creó el Relational Software System que actualmente se conoce como Oracle Corporation, desarrollando así un Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacional.
  • En la década de los 80 (1980-1990)

    En la década de los 80 (1980-1990)
    Se creó un lenguaje de consulta estructurado (SQL - Structured Query Language) que permitió realizar consultas con el fin de recuperar datos de interés de una Database (BD) y realizar modificaciones.
  • Period: to

    Structured Query Language (SQL)

    Durante este tiempo Structured Query Language (SQL) comenzó a ser el modelo de la industria con bases de datos relacionales con su sistema de tablas pudieron competir con las bases de datos de red y las jerárquicas.
  • En la década de los 90 (1990-2000)

    En la década de los 90 (1990-2000)
    Surgió las bases de datos orientas a objetos que tuvieron, incluso en la actualidad, bastante éxito en el momento de ejecutar datos complejos en los lugares donde las bases de datos relacionales no han podido desenvolverse con una manera eficaz. De esta forma se desarrollaron herramientas como Excel y Access. Así se creó la tercera generación de Sistemas Gestores de Bases de Datos.
  • En el 2013

    En el 2013
    En este año las tres compañías que dominaban el mercado de las Database (DB) eran: IBM, Microsoft y Oracle. Sin embargo, empezaron a existir otros fuertes competidores que se encargan de proveer excelentes sistemas, como MongoDb y PostgreSQL.
  • En la actualidad 2020 - 2021

    En la actualidad 2020 - 2021
    Actualmente, las empresas necesitan obtener datos en tiempo real, por eso, los sistemas son cada vez más sofisticados. Por eso han surgido tecnologías de BD alternativas como Hadoop y NoSQL. Para nadie es un secreto que ahora los expertos en bases de datos operan desde la nube para abordar cargas más grandes. La tendencia actual es el análisis en tiempo real sobre datos transaccionales. Asimismo, las bases de datos transaccionales híbridas ya no son opcionales, sino una necesidad absoluta.