Scienza:
* Early Days (1940s-1960s):Calcolo scientifico: Le prime applicazioni si sono concentrate su calcoli numericamente intensivi che erano precedentemente impossibili a mano. Questo coinvolge:
* Fisica: Simulazioni di reazioni nucleari, previsione meteorologica (precoce, modelli grezzi) e calcoli della traiettoria (balistica, esplorazione dello spazio). Questi si basavano su computer mainframe e schede perforate.
* Chimica: Calcoli meccanici quantistici per strutture e proprietà molecolari. Questo era computazionalmente costoso, limitando le dimensioni e la complessità delle molecole studiate.
* Astronomia: Elaborazione dei dati delle osservazioni astronomiche, portando a una migliore catalogazione e analisi dei corpi celesti.
* The Rise of Simulation (anni '70-1990): L'aumento della potenza di calcolo ha alimentato lo sviluppo di simulazioni sofisticate:
* Biologia: Simulazioni di dinamica molecolare di piegatura proteica, progettazione di farmaci e analisi della sequenza genetica.
* Scienze ambientali: Modellistica climatica, simulazione degli effetti dell'inquinamento e previsione dei cambiamenti ecologici.
* Geophysics: Elaborazione dei dati sismici per l'esplorazione del petrolio e la previsione del terremoto.
* Big Data e Analisi dei dati (1990-Present): L'esplosione della generazione di dati ha portato all'uso di potenti tecniche statistiche e apprendimento automatico:
* Genomica: Sequenziamento e analisi di interi genomi, che portano a progressi in medicina e biotecnologia.
* Astronomia: Elaborazione di vaste quantità di dati da telescopi come Hubble e i vari radiotelescopi. L'apprendimento automatico viene utilizzato per il rilevamento e la classificazione automatizzati degli oggetti.
* Scienza materiale: La scienza dei materiali computazionali utilizza simulazioni e analisi dei dati per prevedere le proprietà dei materiali e progettare nuovi materiali.
Gestione:
* Early Days (anni '50-1970):elaborazione dei dati: Le applicazioni iniziali si sono concentrate sull'automazione delle attività ripetitive:
* contabilità: Elaborazione, fatturazione e rendicontazione finanziaria. I primi sistemi si basavano sull'elaborazione batch.
* Gestione dell'inventario: Monitoraggio dei livelli di scorta e gestione delle catene di approvvigionamento.
* Gestione del personale: Conservare e gestire le informazioni sui dipendenti.
* Management Information Systems (MIS) (1970s-1980s): Lo sviluppo dei sistemi di gestione del database ha consentito applicazioni più integrate e sofisticate:
* Sistemi di supporto alle decisioni (DSS): Fornire ai manager strumenti per analizzare i dati e prendere decisioni migliori.
* Sistemi di reporting di gestione: Generare report per il monitoraggio delle prestazioni e l'identificazione delle tendenze.
* Sistemi di elaborazione delle transazioni (TPS): Automazione delle transazioni aziendali di routine.
* Enterprise Resource Planning (ERP) (anni '90-Present): L'integrazione di varie funzioni aziendali in un unico sistema:
* Gestione della catena di approvvigionamento: Integrazione di fornitori, produttori e distributori.
* Gestione delle relazioni con i clienti (CRM): Gestione delle interazioni con i clienti.
* Human Resource Management (HRM): Gestione di tutti gli aspetti del ciclo di vita dei dipendenti.
* Business Intelligence (BI) e Analytics (2000S-Present): L'uso dell'analisi dei dati per il processo decisionale strategico:
* Data warehousing e data mining: Estrarre approfondimenti da set di dati di grandi dimensioni.
* Analisi predittiva: Utilizzo dei dati per prevedere le tendenze e i risultati futuri.
* Business Process Automation (BPA): Automatizzazione di processi aziendali complessi utilizzando software di flusso di lavoro e intelligenza artificiale.
Tendenze generali:
* Aumento della potenza di calcolo: La crescita esponenziale della potenza di calcolo ha alimentato lo sviluppo di applicazioni più sofisticate.
* Esplosione dei dati: Il crescente volume, velocità e varietà di dati hanno portato allo sviluppo di nuove tecniche per l'analisi e la gestione dei dati.
* Sviluppo del software: I progressi nelle metodologie e negli strumenti di sviluppo del software hanno reso più semplice lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni complesse.
* Networking e Internet: Internet e le tecnologie correlate hanno abilitato la collaborazione, la condivisione dei dati e l'accesso remoto alle applicazioni.
* Intelligenza artificiale (AI) e Machine Learning (ML): AI e ML stanno trasformando sia la scienza che la gestione automatizzando le attività, migliorando il processo decisionale e scoprendo nuove intuizioni dai dati.
Questa panoramica storica fornisce un contesto per comprendere lo stato attuale delle applicazioni informatiche in scienza e gestione. Il futuro probabilmente vedrà cambiamenti ancora più trasformativi guidati dai progressi nella tecnologia informatica e nella scienza dei dati.
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