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美国学者詹姆斯·马丁在其《信息工程》和《总体数据规划方法论》中，将数据环境分为4种类型，阐述了数据管理即数据库的发展过程。
（1）数据文件
在数据库管理系统出现之前，程序员根据应用的需要，用程序语言分散地设计应用所需要的各种数据文件。数据组织技术相对简单，但是随着应用程序的增加，数据文件的数量也在不断增加，最终会导致很高的维护成本。数据文件阶段，会为每一个应用程序建立各自的数据文件，数据是分离的、孤立的，并且随着应用的增加，数据被不断地重复，数据不能被应用程序所共享。
（2）应用数据库
意识到数据文件带来的各种各样的问题，于是就有了数据库管理系统。但是各个应用系统的建立依然是“各自为政”，每个应用系统建立自己的数据库文件。随着应用系统的建立，孤立的数据库文件也在增加，“数据孤岛”产生，数据仍然在被不断地重复，数据不能共享，并且导致了数据的不一致和不准确。
（3）主题数据库
主题数据库是面向业务主题的数据组织存储方式，即按照业务主题重组有关数据，而不是按照原来的各种登记表和统计报表来建立数据库。它强调信息共享（不是信息私有或部门所有）。主题数据库是对各个应用系统“自建自用”数据库的彻底否定，强调各个应用系统“共建共用”的共享数据库；所有源数据一次、一处输入系统（不是多次、多处输入系统）。同一数据必须一次、一处进入系统，保证其准确性、及时性和完整性，经由网络-计算机-数据库系统，可以多次、多处使用；主题数据库由基础表组成，基础表具有如下特性：原子性（表中的数据项是数据元素）、演绎性（可由表中的数据生成全部输出数据）和规范性（表中数据结构满足三范式要求）。
（4）数据仓库
数据仓库是将从多个数据源收集的信息进行存储，存放在一个一致的模式下。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。建立数据仓库的目的是进行数据挖掘。
数据挖掘是从海量数据中提取出知识。数据挖掘是以数据仓库中的数据为对象，以数据挖掘算法为手段，最终以获得的模式或规则为结果，并通过展示环节表示出来。