简述数据管理技术的发展历程。

数据管理技术的发展历程可以概括为以下几个阶段：

1. 人工管理阶段：在计算机技术初期，数据管理主要依赖人工操作，数据存储在磁带或卡片上，没有专门的软件系统进行管理。

2. 文件系统阶段：随着计算机技术的发展，出现了文件系统，数据以文件的形式存储在磁盘上，文件系统提供了数据的存取和组织方式。

3. 数据库管理系统（DBMS）阶段：为了解决数据共享和数据独立性问题，数据库管理系统应运而生。DBMS允许用户定义、存储、检索和管理数据。这个阶段的数据库主要是层次数据库和网络数据库。

4. 关系数据库阶段：关系数据库模型由E.F. Codd提出，它基于关系代数和关系演算理论，使用表格来组织数据，通过SQL（结构化查询语言）进行数据操作。

5. 对象关系数据库阶段：随着面向对象编程的兴起，对象关系数据库尝试将面向对象的概念引入到数据库中，以支持更复杂的数据结构和操作。

6. NoSQL数据库阶段：为了应对大数据和高并发的需求，非关系型数据库（NoSQL）出现，它们提供了更灵活的数据模型和更高的可扩展性，包括键值存储、文档存储、列族存储和图形数据库等类型。

7. 大数据与数据仓库阶段：随着互联网和社交媒体的兴起，数据量急剧增加，出现了大数据技术和数据仓库解决方案，如Hadoop、Spark等，用于处理和分析大规模数据集。

8. 云数据管理与数据湖阶段：云计算技术的发展推动了数据管理向云端迁移，数据湖作为一种新的数据存储和处理方式，允许存储结构化和非结构化数据，并支持各种数据分析和处理任务。

9. 实时数据处理与流处理阶段：为了满足实时数据处理的需求，出现了实时数据处理技术和流处理系统，如Apache Kafka和Apache Flink，它们能够处理实时数据流并提供即时的数据处理能力。

10. 智能化数据管理阶段：随着人工智能技术的发展，数据管理开始融入机器学习和数据分析技术，以提供更智能的数据洞察和服务。

这个发展历程是连续的，并且每个阶段都有其特定的技术挑战和解决方案。随着技术的进步，数据管理技术也在不断进化，以适应新的应用场景和需求。