Ⅰ 什麼是資料庫數據有什麼特徵數據和信息有什麼關系
數據是用於荷載信息的物理符號。
數據的特徵是：1，數據有型和值之分；2，數據受數據類型和取值范圍的約束；3，數據有定性表示和定量表示之分；4，數據應具有載體和多種表現形式。
數據與信息的關系為：數據是信息的一種表現形式，數據通過能書寫的信息編碼表示信息。信息有多仲表現形式，它通過手勢、眼神、聲音或圖形等方式表達，但是數據是信息的最佳表現形式。由於數據能夠書寫，因而它能夠被記錄、存儲和處理，從中挖掘出更深層的信息。但是，數據不等於信息，數據只是信息表達方式中的一種。正確的數據可以表達信息，而虛假、錯誤的數據所表達的謬誤，不是信息。
Ⅱ 大數據的特徵有哪些
1.第一個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等,多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
2.第二個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用,信息感知無處不在,信息海量,但價值密度較低,如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」,是大數據時代亟待解決的難題。
3.第三個特徵是處理速度快,時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
Ⅲ 數據有哪些特徵
特徵一致性：針對企業內部不同的信息系統之間，要求主數據的關鍵特徵在各個不用應用和系統中保持高度一致；
識別唯一性：在一個系統、一個平台，甚至一個企業范圍內，同一主數據實體要求具有唯一的數據標識，即數據編碼；
長期有效性：對主數據在系統中的存儲保持長期有效，不建議物理刪除；
業務穩定性：主數據本身的屬性不會隨業務過程的變化而被修改，可以參考融融網上更詳細的案例說明。
Ⅳ 大數據的特徵包括哪些
1、規模性
隨著信息化技術的高速發展，數據開始爆發性增長。大數據中的數據不再以幾個GB或幾個TB為單位來衡量，而是以PB(1千個T)、EB(1百萬個T)或ZB(10億個T)為計量單位。
2、多樣性
多樣性主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強這三個方面。
數據來源多，企業所面對的傳統數據主要是交易數據，而互聯網和物聯網的發展，帶來了諸如社交網站、感測器等多種來源的數據。
而由於數據來源於不同的應用系統和不同的設備，決定了大數據形式的多樣性。大體可以分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強;二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系;三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據間的因果關系弱。
數據類型多，並且以非結構化數據為主。傳統的企業中，數據都是以表格的形式保存。而大數據中有70%-85%的數據是如圖片、音頻、視頻、網路日誌、鏈接信息等非結構化和半結構化的數據。
數據之間關聯性強，頻繁交互，如遊客在旅遊途中上傳的照片和日誌，就與遊客的位置、行程等信息有很強的關聯性。
3、高速性
這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。大數據與海量數據的重要區別在兩方面：一方面，大數據的數據規模更大;另一方面，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析，數據輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。
4、價值性
盡管企業擁有大量數據，但是發揮價值的僅是其中非常小的部分。大數據背後潛藏的價值巨大。由於大數據中有價值的數據所佔比例很小，而大數據真正的價值體現在從大量不相關的各種類型的數據中。挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，以期創造更大的價值。
Ⅳ 大數據特徵包括哪些
大量，高速，多樣，價值
Ⅵ 數據的特徵
大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。(6)數據包含哪些特徵擴展閱讀：一、具體特徵容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。種類（Variety）：數據類型的多樣性。速度（Velocity）：指獲得數據的速度。可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。真實性（Veracity）：數據的質量。復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。二、運用洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。 醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。