Ciencia:
* Early Days (1940s-1960s):Computación científica: Las primeras aplicaciones se centraron en cálculos numéricamente intensivos que anteriormente eran imposibles a mano. Esto involucró:
* Física: Simulaciones de reacciones nucleares, predicción climática (modelos tempranos, crudos) y cálculos de trayectoria (balística, exploración espacial). Estos se basaban en computadoras mainframe y tarjetas de perforación.
* Química: Cálculos mecánicos cuánticos para estructuras y propiedades moleculares. Esto fue computacionalmente costoso, limitando el tamaño y la complejidad de las moléculas estudiadas.
* Astronomía: Procesamiento de datos de observaciones astronómicas, lo que lleva a una mejor catalogación y análisis de cuerpos celestes.
* El surgimiento de la simulación (1970-1990s): El aumento de la potencia informática alimentó el desarrollo de simulaciones sofisticadas:
* biología: Simulaciones de dinámica molecular de plegamiento de proteínas, diseño de fármacos y análisis de secuencia genética.
* Ciencia ambiental: Modelado climático, simulando los efectos de la contaminación y la predicción de cambios ecológicos.
* geofísica: Procesamiento de datos sísmicos para la exploración del petróleo y la predicción del terremoto.
* Análisis de datos y datos (1990-presente): La explosión de la generación de datos condujo al uso de poderosas técnicas estadísticas y aprendizaje automático:
* genómica: Secuenciación y análisis de genomas completos, lo que lleva a avances en medicina y biotecnología.
* Astronomía: Procesar grandes cantidades de datos de telescopios como Hubble y los diversos radiotelescopios. El aprendizaje automático se utiliza para la detección y clasificación de objetos automatizados.
* Ciencia de material: La ciencia de los materiales computacionales utiliza simulaciones y análisis de datos para predecir las propiedades del material y diseñar nuevos materiales.
gestión:
* Early Days (1950s-1970s):Procesamiento de datos: Las aplicaciones iniciales se centraron en automatizar tareas repetitivas:
* contabilidad: Procesamiento de nómina, facturación e informes financieros. Los primeros sistemas se basaron en el procesamiento por lotes.
* Gestión de inventario: Seguimiento de los niveles de stock y la gestión de cadenas de suministro.
* Gestión del personal: Almacenar y administrar información de los empleados.
* Sistemas de información de gestión (MIS) (1970-1980): El desarrollo de sistemas de gestión de bases de datos permitió aplicaciones más integradas y sofisticadas:
* Sistemas de soporte de decisiones (DSS): Proporcionar a los gerentes herramientas para analizar datos y tomar mejores decisiones.
* Sistemas de informes de gestión: Generación de informes para monitorear el rendimiento e identificar las tendencias.
* Sistemas de procesamiento de transacciones (TPS): Automatizar las transacciones comerciales de rutina.
* Planificación de recursos empresariales (ERP) (1990-presente): La integración de varias funciones comerciales en un solo sistema:
* Gestión de la cadena de suministro: Integrando proveedores, fabricantes y distribuidores.
* Gestión de relaciones con el cliente (CRM): Gestión de interacciones con los clientes.
* Gestión de recursos humanos (HRM): Gestión de todos los aspectos del ciclo de vida del empleado.
* Business Intelligence (BI) y Analytics (2000-presente): El uso del análisis de datos para la toma de decisiones estratégicas:
* Almacenamiento de datos y minería de datos: Extracción de ideas de grandes conjuntos de datos.
* Análisis predictivo: Uso de datos para predecir tendencias y resultados futuros.
* Automatización de procesos de negocios (BPA): Automatizar procesos comerciales complejos utilizando software de flujo de trabajo e IA.
Tendencias generales:
* aumentó la potencia informática: El crecimiento exponencial en la potencia informática ha alimentado el desarrollo de aplicaciones más sofisticadas.
* Explosión de datos: El creciente volumen, la velocidad y la variedad de datos han llevado al desarrollo de nuevas técnicas para el análisis y la gestión de datos.
* Desarrollo de software: Los avances en metodologías y herramientas de desarrollo de software han facilitado el desarrollo e implementar aplicaciones complejas.
* Networking e Internet: Internet y las tecnologías relacionadas han habilitado la colaboración, el intercambio de datos y el acceso remoto a las aplicaciones.
* Inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML): AI y ML están transformando la ciencia y la gestión al automatizar las tareas, mejorar la toma de decisiones y descubrir nuevas ideas de los datos.
Esta descripción histórica proporciona un contexto para comprender el estado actual de las aplicaciones informáticas en ciencia y gestión. El futuro probablemente verá cambios aún más transformadores impulsados por los avances en la tecnología informática y la ciencia de los datos.