Geleneksel veritabanları ilk bilgisayarlarda kullanıldığında, basitleştirilmiş bir arşiv gibi yalnızca kayıtlar ve işlemler hakkında temel veriler içeriyordu. Bu veritabanları temel olarak, nadir bulunan metin içeren ve multimedya öğesi içermeyen sayısal veriler kullandı. 1989'da, veritabanına birçok farklı dosya türünün eklenmesine izin veren akıllı veritabanı oluşturuldu. Akıllı veritabanının sonraki sürümleri, kullanıcı için kayıtları aramayı ve bulmayı kolaylaştıran yapay bir zeka (AI) sistemi içeriyordu.
Geleneksel veritabanları 1960'larda başladı. Bu veri tabanı sistemleri, modern versiyonlar gibi, veri girişi ve depolanması görevini kolaylaştırmak için oluşturulmuştur. Modern veritabanlarından farklı olarak, bu geleneksel sürümler yalnızca sayısal veriler içeriyordu ve bazen de metin kullanıyorlardı, ancak ikisi birleştirilmedi. Veritabanında arama yaparken de sorunlar vardı, çünkü yalnızca tam anahtar kelimeleri bulabiliyordu ve çoğunlukla yanlışlıklara neden oluyordu.
1989'da akıllı veri tabanı kavramı öne sürüldü. Bu tür bir veritabanı eski konsepti yeniledi ve yöneticilerin daha birçok dosyayı saklamasını ve kullanmasını sağladı. Bu tür bir veritabanıyla, resimler, filmler, sayısal ve metin bilgileri ve diğer dosya türleri veritabanına eklenebilir. Yeni medya türlerinin yanı sıra, veri madenciliği özellikleri de eklendi, çünkü veritabanı artık kullanıcı girişi ve yaygın olarak görülen verilerdeki kalıpları tanıyabiliyordu.
Farklı medya türlerini kullanmanın yararı, birçok sektörün ve işletmenin veritabanlarına yeni bilgiler eklemesini sağladı. Örneğin, geleneksel veritabanları bir doktorun yalnızca hastanın adını ve hasta numarasını ve diğer sayısal veya metin verilerini snippetlerini görmesine izin verir. Akıllı bir veritabanı doktorun raporları, çizelgeleri, dosyaları, geçmiş tıbbi prosedürleri ve hastaya bakmaya entegre edici diğer belgeleri çıkarmasını sağlar.
Yeni ortamın yanı sıra, akıllı veritabanı aynı zamanda bir AI özelliği içerir. Önceki veritabanlarında, bir isim veya etiket yanlış yazılmışsa, veritabanı girişi düzeltemezdi. Bunun nedeni, geleneksel veritabanının yalnızca kesin anahtar kelimeleri tanıması ve benzer anahtar kelimeleri anlayamamasıdır. AI sistemi bir giriş hatasını düzeltebilir ve verilerde bulduğu trendlere göre tahminler oluşturabilir. Ayrıca, kullanıcının doğru verileri hızlı bir şekilde bulmasına yardımcı olmak için sık sık azalan popülerlik sırasına göre sonuçlar düzenler.
Akıllı veritabanı çoğu veritabanı için standarttır, ancak yanılmaz bir sistem değildir. Kullanıcılar, veritabanında yeterli veri bulunmayan çok özel sorular sorarsa veya birçok potansiyel anahtar kelimeyle ilgili endişeli sorular sunarsa, veritabanı herhangi bir bilgi sağlayamayabilir. Kullanıcı doğrudan bir soruda yazarsa, akıllı veritabanı tipik olarak mevcut verilere ve eğilimlere dayanarak bir cevap oluşturabilir.
