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La introducción del concepto de bases de datos relacionales por Edgar F. Codd en IBM. Propuso organizar los datos en un modelo donde la información se almacena en tablas relacionadas entre sí, sentando las bases para las bases de datos relacionales modernas.

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Peter Chen presenta el modelo de Entidad-Relación (ER) , un avance significativo que permite visualizar las bases de datos a través de diagramas. Este modelo se convirtió en la norma para el diseño de bases de datos, introduciendo las entidades, relaciones y atributos que son fundamentales para el diseño lógico.

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Durante la década de 1980, el modelo ER gana popularidad y se convierte en una herramienta estándar para el modelado de bases de datos. Se desarrollan herramientas CASE (Computer-Aided Software Engineering) que facilitan la creación de diagramas ER, mejorando la eficiencia del diseño de bases de datos.

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La introducción del UML ofrece un conjunto de notaciones para especificar y visualizar sistemas complejos, incorporando aspectos del modelo ER y ampliando sus capacidades para el desarrollo de software a gran escala.

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La notación para diagramas ER evoluciona para incluir técnicas más avanzadas, mejorando la capacidad de modelar datos complejos. Estas mejoras permiten a los diseñadores representar mejor las relaciones y constraints en las bases de datos.

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El surgimiento del mapeo objeto-relacional (ORM) supone un puente entre el modelo de entidad-relación y la programación orientada a objetos, facilitando a los desarrolladores trabajar con paradigmas de programación modernos mientras interactúan con bases de datos relacionales.

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Con el advenimiento de Big Data, se cuestiona la eficiencia del modelo ER para gestionar volúmenes masivos de datos no estructurados. Esto lleva a la exploración de nuevas tecnologías y enfoques híbridos que combinan lo mejor de los modelos relacionales y NoSQL.

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La integración de IoT (Internet de las Cosas) trae nuevas oportunidades y desafíos para el modelo ER, requiriendo mejoras en la forma en que las bases de datos gestionan datos en tiempo real y flujos de información constante.

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La inteligencia artificial comienza a jugar un papel importante en el diseño de bases de datos, optimizando los modelos ER y sugiriendo mejoras basadas en patrones y análisis de datos automatizados.

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En la actualidad, los modelos ER experimentan una nueva transformación con el auge de la computación en la nube, adaptándose para funcionar eficientemente en entornos distribuidos y plataformas de nube.