数据管理经过若干发展阶段不属于

数据管理经历了几个不同的发展阶段，每个阶段都有其特定的挑战和解决方案。以下是对数据管理发展的概述：

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的收集、存储和检索。由于缺乏自动化工具和技术，数据管理的效率和准确性都受到了限制。

2. 文件系统阶段（1970s-1980s）：随着计算机技术的发展，文件系统开始出现。这个阶段的主要特点是数据的集中存储和管理，通过文件系统可以实现数据的共享和访问。然而，文件系统仍然依赖于人工操作，数据的安全性和完整性难以得到保障。

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。这个阶段的主要特点是数据的结构化存储和管理，通过数据库可以方便地进行数据的查询、更新和删除操作。然而，数据库管理系统仍然依赖于人工操作，数据的安全性和完整性仍然难以得到保障。

4. 关系型数据库阶段（1990s-2000s）：为了进一步提高数据管理的效率和安全性，关系型数据库开始出现。这个阶段的主要特点是数据的结构化存储和管理，通过关系型数据库可以实现数据的关联查询和复杂操作。然而，关系型数据库仍然存在数据冗余、性能瓶颈等问题。

5. 大数据时代（2000s-现在）：随着互联网的发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术应运而生。这个阶段的主要特点是数据的海量存储、高速处理和智能分析。大数据技术可以帮助企业更好地挖掘数据价值，提高业务效率和竞争力。

6. 云计算与人工智能时代（现在）：云计算和人工智能技术的发展为数据管理带来了新的机遇和挑战。云计算提供了弹性的计算资源和数据存储能力，使得数据管理更加灵活和高效。人工智能技术则可以帮助企业实现数据的智能化分析和预测，提高决策的准确性和及时性。

总之，数据管理经历了从手工数据管理到数据库、关系型数据库、大数据再到云计算和人工智能等多个发展阶段。每个阶段都有其特定的挑战和解决方案，但随着技术的不断进步，数据管理将朝着更加智能化、高效化的方向发展。