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1960: Introducción al almacenamiento de datos

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1960: Introducción al almacenamiento de datos

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En los años 60, con el auge de las computadoras, surge la necesidad de almacenar grandes volúmenes de datos de forma eficiente. Se desarrollaron los primeros sistemas como el modelo de almacenamiento en cinta magnética para llevar un registro sistemático.

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El modelo jerárquico de bases de datos fue desarrollado por IBM, conocido como IMS. Este modelo organiza los datos en una estructura de árbol, lo que permite un acceso más rápido pero con limitaciones en flexibilidad.

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Edgar F. Codd, un científico de IBM, propuso el modelo relacional de bases de datos, lo que revolucionó la forma en que se almacenan y gestionan los datos, introduciendo el uso de tablas con filas y columnas.

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1979: Primer Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacional

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1979: Primer Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacional

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Oracle lanzó el primer Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacional (RDBMS), basado en el modelo relacional de E.F. Codd. Este lanzamiento marcó el comienzo de la popularización de las bases de datos relacionales.

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1980s: Expansión de las bases de datos relacionales

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1980s: Expansión de las bases de datos relacionales

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Durante los años 80, las bases de datos relacionales continuaron expandiéndose. Se desarrollaron lenguajes como SQL, que se convirtieron en el estándar para la gestión de bases de datos.

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1990: Bases de datos orientadas a objetos

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1990: Bases de datos orientadas a objetos

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Con el aumento de la complejidad de las aplicaciones, las bases de datos orientadas a objetos emergieron como una alternativa, integrando conceptos de la programación orientada a objetos.

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A medida que se requería mayor escalabilidad y flexibilidad, especialmente para aplicaciones web, surgieron las bases de datos NoSQL como MongoDB y Cassandra.

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Con la explosión de internet y las redes sociales, el concepto de Big Data se convirtió en la tendencia principal. Se comenzaron a desarrollar herramientas para procesar y analizar grandes volúmenes de datos.

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Las bases de datos en la nube, como Amazon RDS y Google Cloud SQL, ganaron popularidad por su capacidad de ofrecer servicios gestionados y eliminar la necesidad de infraestructura local.

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Actualidad: Inteligencia Artificial y bases de datos

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Actualidad: Inteligencia Artificial y bases de datos

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La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se integran cada vez más en la gestión de bases de datos, permitiendo análisis predictivos y automatización de procesos.