数据管理技术的发展主要经历了以下四个阶段，按时间顺序排列如下：

1. 人工管理阶段（20世纪50年代中期以前）

   • 计算机主要用于科学计算，数据不长期保存，由应用程序自行管理。

   • 缺乏数据共享机制，程序与数据耦合度高，数据冗余严重，修改数据需修改应用程序。

2. 文件系统阶段（20世纪50年代后期至60年代中期）

   • 引入磁盘等存储设备，支持数据长期保存和批量处理。

   • 通过文件系统管理数据，但存在数据共享性差、冗余度高、一致性问题，需跨应用程序维护。

3. 数据库系统阶段（20世纪60年代后期）

   • 通过数据库管理系统（DBMS）实现数据集中管理，克服文件系统的缺陷。

   • 提供数据独立性、共享性、安全性及高效访问能力，支持事务处理和数据完整性。

4. 高级数据库技术阶段（20世纪70年代至今）

   • 包括数据库设计、实施、运维和优化等子阶段，形成系统化管理流程。

   • 通过技术优化（如索引、分区、并发控制）提升性能，结合AI实现自动化管理。

总结 ：数据管理从人工操作逐步演变为系统化、智能化的过程，每个阶段都解决了前一代的局限性，推动了数据价值的最大化。