属于数据管理的发展阶段有

数据管理是一个不断发展的领域，随着技术的发展和组织的需求变化，数据管理经历了多个发展阶段。以下是数据管理的五个主要发展阶段：

1. 手工数据管理阶段（1950s-1970s）：在这个阶段，数据管理主要是基于纸质记录和手动处理。数据存储在磁带、磁盘等介质上，数据检索和更新主要依赖于人工操作。这个阶段的数据管理缺乏自动化和标准化，数据质量难以保证，数据安全性和完整性也难以得到保障。

2. 文件系统阶段（1970s-1980s）：随着计算机技术的发展，文件系统成为数据管理的主要工具。文件系统允许用户将数据存储在磁盘上，并通过文件名进行访问。这个阶段的数据管理开始引入了数据库技术，实现了数据的结构化存储和管理。然而，由于缺乏统一的标准和规范，数据管理仍然面临着数据冗余、数据不一致等问题。

3. 关系型数据库阶段（1980s-1990s）：关系型数据库的出现为数据管理带来了革命性的变化。关系型数据库通过将数据组织成二维表格的形式，实现了数据的结构化存储和管理。同时，关系型数据库引入了事务处理、并发控制等机制，提高了数据管理的可靠性和性能。然而，关系型数据库也存在数据一致性、数据冗余等问题。

4. 分布式数据库阶段（1990s-2000s）：随着互联网的发展，分布式数据库应运而生。分布式数据库通过将数据分散存储在多台计算机上，实现了数据的高可用性和可扩展性。同时，分布式数据库引入了并行计算、负载均衡等技术，提高了数据管理的性能。然而，分布式数据库也面临数据一致性、数据复制等问题。

5. 大数据时代（2000s至今）：随着数据量的爆炸式增长，大数据技术应运而生。大数据技术通过分布式计算、机器学习等手段，实现了对海量数据的高效处理和分析。大数据技术不仅提高了数据管理的效率，还为数据挖掘、知识发现等提供了强大的支持。然而，大数据技术也面临数据隐私、数据安全等问题。

综上所述，数据管理经历了从手工数据管理、文件系统、关系型数据库、分布式数据库到大数据时代的五个发展阶段。每个阶段都伴随着技术进步和需求变化，推动了数据管理的发展。在未来，随着人工智能、物联网等新技术的不断涌现，数据管理将迎来更加广阔的发展空间。