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1960: Surgimiento de los Sistemas de Gestión de Archivos

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1960: Surgimiento de los Sistemas de Gestión de Archivos

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Los primeros sistemas de gestión de archivos permitieron almacenar datos de forma rudimentaria en cinta magnética, siendo muy limitados en capacidad de procesamiento y difícilmente accesibles.

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IBM desarrolló el Information Management System (IMS) para el Programa Apolo de la NASA. IMS fue uno de los primeros sistemas de bases de datos jerárquicas, eficiente para organizar grandes volúmenes de datos relacionados jerárquicamente.

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Edgar F. Codd, un científico de IBM, publicó el paper sobre el modelo relacional de datos, revolucionando la forma de gestionar la información al proponer el uso de tablas para manejar datos y establecer relaciones entre ellos.

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Peter Chen presenta el modelo entidad-relación, una herramienta teórica crucial para el diseño de bases de datos, que ayuda a representar las estructuras de data en términos de entidades y sus relaciones.

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El Lenguaje de Consulta Estructurada (SQL) se convirtió en el estándar de la industria para la interacción con bases de datos relacionales, permitiendo ejecutar consultas de forma más sencilla y eficiente.

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1985: Sistemas de Bases de Datos Distribuidas

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1985: Sistemas de Bases de Datos Distribuidas

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Con el avance de la tecnología de redes, surgieron las bases de datos distribuidas, que almacenan información en múltiples ubicaciones físicas pero permiten el acceso como si fuesen una sola base.

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1995: Inicio de las Bases de Datos en Internet

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1995: Inicio de las Bases de Datos en Internet

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La expansión de internet permitió que las bases de datos comenzaran a interactuar en línea, sentando las bases para el comercio electrónico y el intercambio global de información.

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Ante las demandas de la web 2.0, surgieron las bases de datos NoSQL, que ofrecen flexibilidad de esquemas y capacidad para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados.

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Las bases de datos en la nube se popularizaron, permitiendo almacenarlas y acceder a ellas remotamente, ofreciendo escalabilidad y reducción de costos para las empresas.

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2020: Inteligencia Artificial y Bases de Datos

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2020: Inteligencia Artificial y Bases de Datos

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La integración de inteligencia artificial con bases de datos está transformando la capacidad de análisis de datos masivos, permitiendo el desarrollo de sistemas más inteligentes y predictivos.