属于数据管理的发展阶段是

数据管理是指对数据的收集、存储、处理、分析和保护的过程，以确保数据的准确性、完整性和可用性。随着信息技术的发展，数据管理经历了不同的发展阶段，每个阶段都有其特点和挑战。以下是数据管理的五个发展阶段：

1. 手工数据管理阶段（1950s-1970s）：在这个阶段，数据管理主要依赖于人工进行数据录入、查询和更新。由于计算机技术的限制，数据管理主要局限于小规模的数据，且数据的安全性和完整性难以得到保障。

2. 文件系统阶段（1970s-1980s）：随着计算机技术的发展，数据管理开始引入文件系统的概念。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。然而，文件系统仍然存在一些问题，如数据冗余、数据不一致和数据安全性等。

3. 数据库管理系统阶段（1980s-1990s）：为了解决文件系统的问题，数据库管理系统应运而生。数据库管理系统提供了数据存储、查询和更新等功能，使得数据管理更加高效和可靠。然而，数据库管理系统仍然存在一些问题，如数据一致性、并发控制和事务管理等。

4. 关系型数据库阶段（1990s-2000s）：为了解决数据库管理系统的问题，关系型数据库管理系统（RDBMS）应运而生。关系型数据库管理系统提供了数据模型、查询语言和事务管理等功能，使得数据管理更加标准化和规范化。然而，关系型数据库管理系统仍然存在一些问题，如数据冗余、数据依赖和数据性能等。

5. 大数据时代（2000s至今）：随着互联网的普及和大数据技术的发展，数据管理进入了一个新的阶段。大数据时代要求数据管理能够处理海量、多样化和高速的数据。为此，出现了分布式计算、云计算、大数据技术和人工智能等新技术，使得数据管理更加高效、智能和灵活。

总之，数据管理经历了从手工数据管理到数据库管理系统、关系型数据库再到大数据时代的五个发展阶段。随着技术的不断发展，数据管理将继续朝着更高效、智能和灵活的方向发展。