Wetenschap:

* Beginjaren (jaren '40 en '60):Wetenschappelijk computergebruik: De vroegste toepassingen waren gericht op numeriek intensieve berekeningen die voorheen met de hand onmogelijk waren. Dit betrof:

* Natuurkunde: Simulaties van kernreacties, weersvoorspellingen (vroege, ruwe modellen) en trajectberekeningen (ballistiek, ruimteverkenning). Deze waren afhankelijk van mainframecomputers en ponskaarten.

* Chemie: Kwantummechanische berekeningen voor moleculaire structuren en eigenschappen. Dit was rekenkundig duur, waardoor de omvang en complexiteit van de bestudeerde moleculen werd beperkt.

* Astronomie: Gegevensverwerking van astronomische waarnemingen, leidend tot verbeterde catalogisering en analyse van hemellichamen.

* De opkomst van simulatie (jaren zeventig en negentig): De toename van de rekenkracht zorgde voor de ontwikkeling van geavanceerde simulaties:

* Biologie: Moleculaire dynamica-simulaties van eiwitvouwing, medicijnontwerp en genetische sequentieanalyse.

* Milieuwetenschappen: Klimaatmodellering, het simuleren van de effecten van vervuiling en het voorspellen van ecologische veranderingen.

* Geofysica: Seismische gegevensverwerking voor olie-exploratie en aardbevingsvoorspelling.

* Big data en data-analyse (jaren 90-heden): De explosie van datageneratie leidde tot het gebruik van krachtige statistische technieken en machinaal leren:

* Genomica: Sequencing en analyse van volledige genomen, wat leidt tot vooruitgang in de geneeskunde en biotechnologie.

* Astronomie: Het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens van telescopen als Hubble en de verschillende radiotelescopen. Machine learning wordt gebruikt voor geautomatiseerde objectdetectie en classificatie.

* Materiaalwetenschappen: Computationele materiaalkunde maakt gebruik van simulaties en data-analyse om materiaaleigenschappen te voorspellen en nieuwe materialen te ontwerpen.

Beheer:

* Beginperiode (jaren vijftig en zeventig):gegevensverwerking: De eerste toepassingen waren gericht op het automatiseren van repetitieve taken:

* Boekhouding: Salarisverwerking, facturatie en financiële rapportage. Vroege systemen vertrouwden op batchverwerking.

* Voorraadbeheer: Voorraadniveaus volgen en toeleveringsketens beheren.

* Personeelsbeheer: Opslaan en beheren van personeelsgegevens.

* Managementinformatiesystemen (MIS) (jaren 70-80): De ontwikkeling van databasebeheersystemen maakte meer geïntegreerde en geavanceerde toepassingen mogelijk:

* Beslissingsondersteunende systemen (DSS): Managers voorzien van tools voor het analyseren van gegevens en het nemen van betere beslissingen.

* Managementrapportagesystemen: Rapporten genereren voor het monitoren van prestaties en het identificeren van trends.

* Transactieverwerkingssystemen (TPS): Automatiseren van routinematige zakelijke transacties.

* Enterprise Resource Planning (ERP) (jaren 90-heden): De integratie van verschillende bedrijfsfuncties in één systeem:

* Beheer van de toeleveringsketen: Integratie van leveranciers, fabrikanten en distributeurs.

* Klantrelatiebeheer (CRM): Het beheren van interacties met klanten.

* Human Resource Management (HRM): Beheer van alle aspecten van de levenscyclus van medewerkers.

* Business Intelligence (BI) en Analytics (2000-heden): Het gebruik van data-analyse voor strategische besluitvorming:

* Datawarehousing en datamining: Inzichten extraheren uit grote datasets.

* Voorspellende analyses: Gegevens gebruiken om toekomstige trends en resultaten te voorspellen.

* Bedrijfsprocesautomatisering (BPA): Het automatiseren van complexe bedrijfsprocessen met behulp van workflowsoftware en AI.

Overkoepelende trends:

* Verhoogde rekenkracht: De exponentiële groei van de rekenkracht heeft de ontwikkeling van meer geavanceerde toepassingen aangewakkerd.

* Gegevensexplosie: Het toenemende volume, de snelheid en de verscheidenheid aan gegevens hebben geleid tot de ontwikkeling van nieuwe technieken voor gegevensanalyse en -beheer.

* Softwareontwikkeling: Vooruitgang in softwareontwikkelingsmethodologieën en -tools heeft het gemakkelijker gemaakt om complexe applicaties te ontwikkelen en te implementeren.

* Netwerken en internet: Het internet en aanverwante technologieën hebben samenwerking, het delen van gegevens en externe toegang tot applicaties mogelijk gemaakt.

* Kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML): AI en ML transformeren zowel de wetenschap als het management door taken te automatiseren, de besluitvorming te verbeteren en nieuwe inzichten uit data te halen.

Dit historisch overzicht biedt een context voor het begrijpen van de huidige stand van zaken op het gebied van computertoepassingen in wetenschap en management. De toekomst zal waarschijnlijk nog meer transformerende veranderingen zien, aangedreven door de vooruitgang in computertechnologie en datawetenschap.