大数据5大特性？
一、大数据5大特性？
大数据的5大特性包括：可用性、准确性、实时性、多样性和价值密度。 这些特性是指，大数据必须具有足够的可用性和准确性，以确保数据分析的可靠性和准确性。实时性则是指需要尽可能快地获取并分析数据以及及时地做出决策，并且面对的数据种类和来源越来越多，因此，多样性也是大数据的一个重要特点。 最后，价值密度是指在大数据中提取出有价值的信息并将其转化为决策所需的洞察力。这一特征与其他特征相似，并需要数据分析师对所获取的数据进行适当的管理和分析。
二、数据六大特性？
一、全局大局思维
大数据研究的对象是所有样本，而非抽样数据，关注样本中的主流，而非个别，这要求应用人员必须有全局和大局思维。
二、开放包融思维
数据分享、信息公开在分享资源的同时，也在释放善意，取得互信，在数据交换的基础上产生合作，这将打破传统封闭与垄断，形成开 放、共享、合作思维。大数据不仅关注数据的因果关系，更多的是相关性，提高数据采集频度，而放宽了数据的精确度，容错率提高，用概率看待问题，使人们的包 融思维得以强化。
三、优质服务思维
互联网通过免费的基本服务换来了大量客户数据的积累，从经济学角度来看，所有的免费都是不可持续的。这要求大数据使用者有能力依靠挖掘数据，改变价值的生成基础和价值链条的新价值，用更优质服务、提升变现能力来实现可持续发展。
四、学习趋势思维
研究数据相关性，使人们更容易提前发现事物的规律，预测事物进展的趋势，大数据就是通过成功的预测而引起广泛关注的。
五、成本控制思维
原来的社会治理模式中，用增量来配置社会资源，机构和人员不断扩大，成本不断加大。大数据让社会资源的存量得以精确配置，高效使用，避免忙闲不均，社会治理由劳动密集型到技术动态调度转变。
六、创造性思维
创造性思维是大数据思维方式的特性之一，通过对数据的重组、扩展和再利用，突破原有的框架，开拓新领域、确立新决策，发现隐藏在表面之下的数据价值，数据也创造性地成为了可重复使用的“再生性”资源。
历来的变革都是由生产工具推动思维方式转变开始的，旧的经济体制和传统理念在面临新思维逻辑的时候，如果不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的 新思维，通过新思维重新重组社会、国家、企业的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的社会反而变成了历史前进的阻力。作为最新的生产工具，大数据将 成为治国的利器，可以实现治国理念、工具、目标的现代化，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供强劲的动力。
三、大数据质量的6大特性？
1、海量性：有IDC 最近的报告预测称，在2020 年，将会扩大50 倍的全球数据量。现在来看，大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。也就是说，存储1 PB数据是需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。而且，很多你意想不到的来源都能产生数据。
2、高速性：指数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。企业一般需了解怎么快速创建数据，还需知道怎么快速处理、分析并返回给用户，来满足他们的一些需求。
3、多样性：由于新型多结构数据，导致数据多样性的增加。还包括网络日志、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索及传感器网络等数据类型造成。
4、易变性：大数据会呈现出多变的形式和类型，是由于大数据具有多层结构，相比传统的业务数据，大数据有不规则和模糊不清的特性，导致很难甚至不能使用传统的应用软件来分析。随时间演变传统业务数据已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。现在来看，要处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值，成为了企业面临的挑战。
四、财务数据的三大特性？
规范性，客观性和广泛性。
1.规范性。财务信息规范化，主要体现在表述方式、表述时间与表述内容等三个方面。
2.财务信息具有客观性。客观和真实，是财务信息的灵魂。传统财务会计的一个重要特点是其实务处理必须遵守“客观原则”，这就决定了它只能记录和反映确已发生和成为事实的历史。
3. 财务信息的运用具有广泛性。凡是和企业有关系的单位和个人，都会运用企业的财务信息。
五、数据质量的六大特性？
1 完整性：主要包括实体不缺失，属性不缺失，记录不缺失和字段值不缺失四个方面
2 唯一性：指主键唯一和候选键唯一两个方面
3 一致性：指统一数据来源、统一数据存储和统一数据口径。
4 精确度: 指计量误差、度量单位等方面的精确程度。
5 合法性：主要包括格式、类型、域值和业务规则的有效性。
6 及时性：指数据刷新、修改和提取等操作的及时性和快速性。
六、数据库四大特性？
四大特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。
1.原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败
2.一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态。
3.事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
4.持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。
七、数据价值的特性？
1、海量性
例如，IDC 最近的报告预测称，到2020 年，全球数据量将扩大50 倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1 PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
2、多样性
数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。
3、高速性
高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。
八、源数据具备的特性？
源数据对于报道客观事实、辨伪、溯源、核证、识别、比对、推断、预测等都具有重要意义。
它不仅将带来对新闻传统业务和媒体技术的影响，还将引起观念、方法乃至传媒业务模式方面的变革。
源数据具备的特性:
1.源数据采集能力是公众对报道内容可溯、可证的要求
毋庸置疑，由于难以核查的信源增加和传播平台泛众化等因素，对于真相与事实报道的识别难度不断增加。
与此相关，报道取得公众信任的成本也在不断加大。
新闻报道被屡屡反转或推翻加深了公众对于披露机构和报道者的怀疑，公众对报道内容实时、动态、可溯和可证的要求，使源数据记录的重要性彰显，也直接影响披露媒体的公信力。
2.信息来源的单一化和传统报道采集方式的落后是报道失实的重要原因
众所周知，新闻内容角度的不同会带来不同的传播效果。
其本质是小数据、少角度和短视野带来的客观性和全面性的缺失。
而不完整、不完全数据所反映出的信息，往往导致相关性与因果性逻辑的混淆，使报道片面、局限和难以印证。
3.媒体融合转型不应忽视前端数据采集与感知能力建设
媒体融合转型的探索强化了新技术在报道内容包装、形式优化、姿态亲和以及互动体验上的应用，也加大了多种传播样式在组织重塑和流程再造方面的改革，但对报道前端的信息采集方式和技术探索远未重视。
数据源头失真、感知能力不足成为传统媒体失敏、失聪的重要原因，极大地限制了媒体事实报道的水平和效率，进而进一步削弱了媒体行业在公共决策、社会治理、生产生活中的影响力。
4.“源数据”需要从理论到方法，从观念到业务规划、技术支撑、管理协同、业务模式的体系性建构
“源数据”虽只是数据体系建设中的一个部分，但却会影响到采写、复验、编辑、审核及考核评价等各个环节的变革，涉及业务逻辑的全链再造。
九、联通大数据的特性？
主要表现为规模大、多样性、密度高和实时性强。首先，联通大数据的规模庞大，包含了海量的数据，数据量大到无法传统的方式进行存储和处理。
其次，联通大数据的多样性指的是数据的来源和形式多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
再者，联通大数据的密度高，即数据的信息量非常丰富，可以提供更全面、准确的分析和决策依据。最后，联通大数据的实时性强，数据可以在几乎同时产生和更新，能够及时反映当前的情况和趋势，从而支持实时决策和快速响应。
十、大数据面临的挑战？
现在大数据是世界都关注的事情，这是因为大数据能够帮助人们做很多的事情，大数据的发展也是很多国家重视的地方，当然，我国也不例外。我国对大数据还是比较重视的，现在我国的大数据产业发展已经有了一定的基础，但是我们还不能放松，还需要努力，这是因为我国的数据产业还面临着众多的挑战，在这篇文章中我们就给大家详细介绍一下大数据发展面临的挑战，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解大数据知识。
我国发展大数据产业是一定要向数据强国转变，现在我国只能说是个数据大国，但是要实现从“数据大国”向“数据强国”转变，还面临诸多挑战。具体面临的挑战有五个。
第一个挑战就是对数据资源及其价值的认识不足。这是因为全社会尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源及其在人类生产、生活和社会管理方面的价值利用认识不足，存在盲目追逐硬件设施投资、轻视数据资源积累和价值挖掘利用等现象。所以说这是我国大数据长期内最大的挑战，但也是比较容易实现的目标。
第二个挑战就是技术创新与支撑能力不够。这主要是因为大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，无论是新型计算平台、分布式计算架构，还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力仍然较弱，总体上难以满足各行各业大数据应用需求。而这是大数据短期内最大的挑战。
第三个挑战就是数据资源建设和应用水平不高。这是因为用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。而且数据资源普遍存在质量差，标准规范缺乏，管理能力弱等现象。在很多跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅，有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低。数据价值难以被有效挖掘利用，所以说，大数据应用整体上处于起步阶段，潜力远未释放。
第四个挑战就是信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏，技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。
第五个挑战就是人才队伍建设还需加强。就目前而言，我国的综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才缺乏，远不能满足发展需要，尤其是缺乏既熟悉行业业务需求，又掌握大数据技术与管理的综合型人才。
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